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Redes neuronales

Tapa del libro Ampliar
Subtítulo: ----
Autor: James A Anderson
ISBN: 9789701512654
Editorial: Alfaomega, Grupo Editor
Edición: 1
Páginas: 616
Formato: 23x17
Cant. tomos: 1
Año: 2007
Idioma: Español
Origen: México
Disponibilidad: No disponible
Precio: Gs 506.250 Comprar

Reseña

Redes Neurales es un libro de texto escrito específicamente para quienes desean entender cómo realizan algunas funciones básicas los cerebros orgánicos y cómo se pueden simular dichas funciones mediante el uso de computadoras y redes neurales. Por lo mismo, no es un texto que sea exclusivo para ingenieros o computólogos, sino también para psicólogos, biólogos, neurocientíficos y cualquier otra persona interesada en el tema del pensamiento mecánico. Para hacer que el libro sea realmente útil a un público tan heterogéneo, Anderson no escatima explicaciones multidisciplinarias que contrastan cada término, concepto y tema de las áreas del conocimiento que intervienen en el material. En el ámbito académico, su enfoque formal y metodológico lo convierte en un libro ideal para ser usado en un curso de uno o dos semestres a nivel de licenciatura o maestría, mientras que sus numerosos ejemplos, notas y programas para simular los modelos lo ponen al alcance de cualquier lector sin una formación académica profesional.

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Índice


Prólogo
Reconocimientos
Introducción

Capítulo 1: Propiedades de las neuronas individuales
Capítulo 2: Integración sináptica y modelos de neuronas
Capítulo 3: Operaciones vectoriales esenciales
Capítulo 4: Inhibición lateral y procesamiento sensorial
Capítulo 5: Operaciones sencillas de matrices
Capítulo 6: El asociador lineal: antecedentes y fundamentos
Capítulo 7: El asociador lineal: simulaciones
Capítulo 8: Primeros modelos de redes: el perceptrón
Capítulo 9: Algoritmos de descenso en gradiente
Capítulo 10: Representación de la información
Capítulo 11: Aplicaciones de los asociadores sencillos
Capítulo 12: Energía y redes neurales: redes de Hopfield y máquinas de Boltzmann
Capítulo 13: Clasificadores del vecino más cercano
Capítulo 14: Mapas adaptativos
Capítulo 15: El modelo ECC: una simple red neural autoasociativa no lineal
Capítulo 16: Cómputos asociativos
Capítulo 17: Enseñándole aritmética a una red neural

Epílogo
Índice