Este documento describe el funcionamiento de las redes neuronales artificiales. Explica que estas se inspiran en el sistema neuronal biológico del cerebro humano. Detalla que una red neuronal artificial típica consta de neuronas de entrada, capas ocultas y neuronas de salida. También explica cómo cada neurona artificial recibe entradas ponderadas, las suma y aplica una función de activación para producir una salida.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su historia, componentes y aplicaciones. Explica que las redes neuronales se inspiran en el funcionamiento del cerebro biológico y están compuestas de neuronas interconectadas. También describe las funciones clave de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo, la tolerancia a fallos y la capacidad de operar en tiempo real para resolver problemas complejos.
Este documento presenta la introducción a un curso sobre redes neuronales artificiales. Explica brevemente cómo funciona el cerebro humano y cómo las redes neuronales artificiales imitan este funcionamiento mediante neuronas interconectadas. También describe los componentes básicos de una neurona artificial y diferentes funciones de activación como umbral, signo y logística.
El documento describe el modelo de neurona de McCulloch-Pitts, que fue el primer modelo de red neuronal moderno. Una neurona de McCulloch-Pitts realiza una suma ponderada de las entradas, seguida de una función no lineal, para determinar su salida. Las redes neuronales de McCulloch-Pitts pueden aprender ajustando los pesos de las conexiones entre neuronas. Aunque simple, este modelo sentó las bases para el desarrollo de redes neuronales más complejas y capacitadas para tareas más avanzadas.
Redes neuronales Luis Lozano CI 22.840.519lozanolc
Las redes neuronales artificiales RNA buscan imitar el comportamiento de las redes neuronales de las personas, y aplicarlas en las computadoras, esta presentación es una introducción a esta rama de la Inteligencia Artificial que cada dia toma mas importancia en el desarrollo de computadores de 6ta generación
El documento divide el razonamiento basado en casos en 4 procesos: recuperar casos similares, reutilizar la información de casos pasados, revisar la solución propuesta, y retener la experiencia para futuros problemas. Explica que al enfrentar un nuevo problema, lo primero es recordar casos relevantes previos y dar una solución basada en ellos.
Este documento presenta conceptos básicos sobre redes neuronales artificiales. Explica las similitudes y diferencias entre el cerebro humano y las computadoras, así como las inspiraciones biológicas en el diseño de redes neuronales. Describe los componentes clave de una red neuronal artificial, incluyendo unidades de proceso, conexiones ponderadas, funciones de propagación y activación.
1. Las redes neuronales artificiales se inspiran en las redes neuronales biológicas y se utilizan para aplicaciones como el procesamiento de señales e imágenes. 2. Existen dos tipos principales de redes neuronales: redes supervisadas, que aprenden a partir de ejemplos etiquetados, y redes no supervisadas, que aprenden detectando patrones en los datos de entrada no etiquetados. 3. El perceptrón multicapa, con al menos una capa oculta, puede aproximar cualquier función continua y tiene la capacidad de generalización para datos nuevos
Reconocimiento de Patrones Incompletos Mediante Funciones de Activación Satli...Juan Carlos Gonzalez Ortiz
En el presente artículo se estudian las funciones de activación Satlin y Satlins, haciendo un mayor énfasis en la función Satlin porque es parte de la estructura del modelo de red neuronal Hopfield.
Matlab es utilizada para implementar la red de Hopfield que permiten el reconociemiento de un patrón incompleto que ha sido ingresado, y se relaciona con el patrón almacenado en la memoria y lo asocia con el que mas se parezca.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su historia, componentes y aplicaciones. Explica que las redes neuronales se inspiran en el funcionamiento del cerebro biológico y están compuestas de neuronas interconectadas. También describe las funciones clave de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo, la tolerancia a fallos y la capacidad de operar en tiempo real para resolver problemas complejos.
Este documento presenta la introducción a un curso sobre redes neuronales artificiales. Explica brevemente cómo funciona el cerebro humano y cómo las redes neuronales artificiales imitan este funcionamiento mediante neuronas interconectadas. También describe los componentes básicos de una neurona artificial y diferentes funciones de activación como umbral, signo y logística.
El documento describe el modelo de neurona de McCulloch-Pitts, que fue el primer modelo de red neuronal moderno. Una neurona de McCulloch-Pitts realiza una suma ponderada de las entradas, seguida de una función no lineal, para determinar su salida. Las redes neuronales de McCulloch-Pitts pueden aprender ajustando los pesos de las conexiones entre neuronas. Aunque simple, este modelo sentó las bases para el desarrollo de redes neuronales más complejas y capacitadas para tareas más avanzadas.
Redes neuronales Luis Lozano CI 22.840.519lozanolc
Las redes neuronales artificiales RNA buscan imitar el comportamiento de las redes neuronales de las personas, y aplicarlas en las computadoras, esta presentación es una introducción a esta rama de la Inteligencia Artificial que cada dia toma mas importancia en el desarrollo de computadores de 6ta generación
El documento divide el razonamiento basado en casos en 4 procesos: recuperar casos similares, reutilizar la información de casos pasados, revisar la solución propuesta, y retener la experiencia para futuros problemas. Explica que al enfrentar un nuevo problema, lo primero es recordar casos relevantes previos y dar una solución basada en ellos.
Este documento presenta conceptos básicos sobre redes neuronales artificiales. Explica las similitudes y diferencias entre el cerebro humano y las computadoras, así como las inspiraciones biológicas en el diseño de redes neuronales. Describe los componentes clave de una red neuronal artificial, incluyendo unidades de proceso, conexiones ponderadas, funciones de propagación y activación.
1. Las redes neuronales artificiales se inspiran en las redes neuronales biológicas y se utilizan para aplicaciones como el procesamiento de señales e imágenes. 2. Existen dos tipos principales de redes neuronales: redes supervisadas, que aprenden a partir de ejemplos etiquetados, y redes no supervisadas, que aprenden detectando patrones en los datos de entrada no etiquetados. 3. El perceptrón multicapa, con al menos una capa oculta, puede aproximar cualquier función continua y tiene la capacidad de generalización para datos nuevos
Reconocimiento de Patrones Incompletos Mediante Funciones de Activación Satli...Juan Carlos Gonzalez Ortiz
En el presente artículo se estudian las funciones de activación Satlin y Satlins, haciendo un mayor énfasis en la función Satlin porque es parte de la estructura del modelo de red neuronal Hopfield.
Matlab es utilizada para implementar la red de Hopfield que permiten el reconociemiento de un patrón incompleto que ha sido ingresado, y se relaciona con el patrón almacenado en la memoria y lo asocia con el que mas se parezca.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo que se inspiran en el cerebro humano para aprender de la experiencia, que están compuestas de unidades de procesamiento interconectadas que aprenden reconociendo patrones, y que el aprendizaje implica modificar los pesos de las conexiones entre neuronas.
Las redes neuronales artificiales intentan imitar el funcionamiento del cerebro mediante modelos computacionales. Se componen de unidades (neuronas artificiales) interconectadas que se comunican a través de conexiones con pesos. Estas redes se organizan en capas y procesan la información de forma paralela y distribuida como el cerebro. El aprendizaje ocurre al modificar los pesos de las conexiones entre neuronas. Estas redes se usan en aplicaciones como clasificación, regresión, optimización, reconocimiento de patrones y más.
Las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y tienen varias ventajas como el aprendizaje adaptativo, la auto-organización, la tolerancia a fallos y la operación en tiempo real. Una red neuronal típica consta de una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida, donde la información pasa a través de las neuronas y sus conexiones sinápticas mediante funciones de activación.
Este documento introduce las redes neuronales artificiales como un intento de desarrollar sistemas que emulen las capacidades del cerebro humano para el procesamiento de información. Explica que las redes neuronales surgen para modelar la estructura y funcionamiento del cerebro a través de la interconexión de elementos de procesamiento simples. Finalmente, describe algunas aplicaciones típicas de las redes neuronales como la clasificación, asociación, agrupamiento y predicción.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su inspiración en los sistemas nerviosos biológicos, sus elementos clave como las neuronas artificiales y las conexiones entre ellas, y diferentes tipos de aprendizaje como el supervisado y no supervisado. También cubre la historia y aplicaciones de las redes neuronales, así como sus características fundamentales como la topología y mecanismos de aprendizaje.
Este documento describe las funciones de activación Poslin y Purelin utilizadas en redes neuronales artificiales. Poslin devuelve la salida si es mayor o igual a cero, y cero si es menor que cero. Purelin devuelve la salida igual a la entrada en una región lineal. El documento también explica conceptos como funciones de transferencia, aprendizaje supervisado y no supervisado, y provee un ejemplo práctico utilizando Matlab.
Este documento describe diferentes tipos de redes neuronales artificiales, incluyendo modelos supervisados como perceptrones multicapa y backpropagation, y modelos no supervisados como redes de Hopfield y mapas de Kohonen. También discute brevemente los objetivos y procesos de aprendizaje de estos modelos.
Este documento describe un reconocedor óptico de caracteres basado en redes neuronales. Explica cómo funcionan las neuronas artificiales y las redes neuronales, y cómo se usan para reconocer patrones de caracteres escaneados. Luego describe una aplicación desarrollada en C++ que permite a una red neuronal aprender caracteres mediante ejemplos y reconocer caracteres nuevos, incluso con ruido. La red usa la topología de Kohonen para este propósito de reconocimiento no supervisado de caracteres.
Las Redes Neuronales Artificiales (ANN) se inspiran en las redes neuronales biológicas y están constituidas por elementos similares a las neuronas. Las ANN aprenden de la experiencia, generalizan de ejemplos previos, y abstraen características principales de los datos. Se componen de unidades elementales conectadas en capas y aprenden a través de algoritmos de entrenamiento supervisado o no supervisado.
Las redes neuronales (RNA) imitan el funcionamiento del cerebro mediante una red de unidades llamadas neuronas que están interconectadas. El objetivo de las RNA es que las máquinas puedan dar respuestas similares a las del cerebro humano mediante la generalización y robustez. Las RNA están conformadas por neuronas que reciben entradas a través de interconexiones y tres funciones: propagación, activación y transferencia.
Funciones de activación Satlin y Satlins en MatlabGabyta Rodríguez
El documento describe las funciones de activación Satlin y Satlins utilizadas en redes neuronales artificiales. Explica que Satlin es una función de transferencia lineal acotada mientras que Satlins es una función de transferencia lineal acotada simétrica. Incluye gráficos y código de Matlab para visualizar las funciones. También proporciona una breve historia de las redes neuronales y cómo se modelan las neuronas biológicas y artificiales.
El documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo que se componen de unidades llamadas neuronas interconectadas, que aprenden automáticamente a partir de datos de entrada, y que tienen ventajas como la generalización, tolerancia a fallos y capacidad de operar en tiempo real.
Las redes neuronales artificiales se inspiran en las biológicas y fueron conceptualizadas por primera vez en 1943, simulando circuitos eléctricos. Estas redes permiten procesar grandes cantidades de datos, aprender y ser entrenadas, y se usan en reconocimiento de patrones, procesamiento de imágenes y predicciones. El perceptrón simple de Rosenblatt de 1957 clasificaba datos, mientras que las redes multicapas tienen múltiples capas de neuronas entre entrada y salida.
Este documento describe la historia y el funcionamiento de las redes neuronales. Explica que los primeros intentos de crear máquinas inteligentes se centraron en autómatas mecánicos, mientras que hoy en día se estudian redes neuronales con resultados sorprendentes. También describe las ventajas de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo y la tolerancia a fallos, y explica las diferencias entre sistemas de computación neuronal y digital.
El documento describe la historia y el funcionamiento de las redes neuronales artificiales. Explica que las primeras redes neuronales artificiales se desarrollaron en los años 40 y 50 para imitar el funcionamiento del cerebro biológico. En 1951, Minsky y Edmonds construyeron la primera red neuronal artificial llamada "Sharc" que imitaba el cerebro de una rata al resolver un laberinto. Las redes neuronales artificiales se componen de unidades llamadas neuronas que se conectan entre sí y pueden aprender de los datos para realizar tareas como clasificación y predicción.
Las redes neuronales artificiales (RNA) simulan el funcionamiento del cerebro mediante modelos matemáticos que conectan unidades de procesamiento simples. El objetivo es lograr que las máquinas den respuestas generalizadas y robustas como el cerebro. Las RNA aprenden a través de la etapa de entrenamiento donde se les proporcionan datos de entrada y salida esperada, y se auto-organizan creando su propia representación de la información. Existen varios modelos de RNA como el perceptrón, Adaline y perceptrón multicapa.
Este documento presenta el programa formativo y las rotaciones de los residentes de radiodiagnóstico del Hospital Universitari Sagrat Cor durante los 4 años de residencia. Incluye objetivos docentes, formación asistencial con detalles de las rotaciones por diferentes áreas de radiología, guardias en el Hospital Clínic, y responsabilidades progresivas de los residentes.
Este documento presenta las reglas básicas para el juego de rol y miniaturas llamado Manua Gúra. En este juego, los jugadores asumen el papel de cazadores de almas cuya misión es capturar espíritus que escaparon de la prisión Manua Gúra. Para lograr esto, los cazadores invocan guardianes y usan sus habilidades, ataques y estadísticas. El documento explica los tipos de cazadores y guardianes, así como cartas para guardianes, movimientos, memorias y más.
Digitalisierungsbarometer/ Studie von Antrieb MittelstandAntriebMittelstand
Wie digital arbeitet der deutsche Mittelstand? Warum nutzen Unternehmer nur einige der Technologien? Welche Branchen liegen in Punkto Digitalisierung vorn? Das erste Digitalisierungsbarometer, ein repräsentative Studie im Auftrag der Wachstumsinitiative ANTRIEB MITTELSTAND, gibt Antworten darauf. http://www.antrieb-mittelstand.de/digitalisierungsbarometer
El documento describe los elementos clave de la estructura organizativa de una empresa desde la perspectiva del administrador. Explica que el administrador dirige los recursos humanos y físicos de una organización para alcanzar objetivos. También describe las habilidades, el organigrama, los departamentos, la cadena de mando y otros componentes de la estructura organizativa de una empresa. Finalmente, explica los procesos de división del trabajo y la configuración de unidades estratégicas de negocio.
Las TIC como alternativa innovadora a las tradicionales tareas para casaCarmen Gallego-Domínguez
Las tareas escolares son uno de los principales focos de la polémica escolar, sobre todo entre aquellos docentes que buscan el aprendizaje de su alumnado mediante prácticas innovadoras. A través del estudio de dos centros educativos de Educación Secundaria, pretendemos describir la realidad acerca de esta práctica y la opinión de los docentes respecto a las tareas. Tras conocer los resultados desprendidos de un cuestionario tipo Likert, proponemos una alternativa innovadora a partir de la inclusión de las tecnologías de la información y la comunicación a través de comunidades virtuales de aprendizaje.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo que se inspiran en el cerebro humano para aprender de la experiencia, que están compuestas de unidades de procesamiento interconectadas que aprenden reconociendo patrones, y que el aprendizaje implica modificar los pesos de las conexiones entre neuronas.
Las redes neuronales artificiales intentan imitar el funcionamiento del cerebro mediante modelos computacionales. Se componen de unidades (neuronas artificiales) interconectadas que se comunican a través de conexiones con pesos. Estas redes se organizan en capas y procesan la información de forma paralela y distribuida como el cerebro. El aprendizaje ocurre al modificar los pesos de las conexiones entre neuronas. Estas redes se usan en aplicaciones como clasificación, regresión, optimización, reconocimiento de patrones y más.
Las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y tienen varias ventajas como el aprendizaje adaptativo, la auto-organización, la tolerancia a fallos y la operación en tiempo real. Una red neuronal típica consta de una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida, donde la información pasa a través de las neuronas y sus conexiones sinápticas mediante funciones de activación.
Este documento introduce las redes neuronales artificiales como un intento de desarrollar sistemas que emulen las capacidades del cerebro humano para el procesamiento de información. Explica que las redes neuronales surgen para modelar la estructura y funcionamiento del cerebro a través de la interconexión de elementos de procesamiento simples. Finalmente, describe algunas aplicaciones típicas de las redes neuronales como la clasificación, asociación, agrupamiento y predicción.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su inspiración en los sistemas nerviosos biológicos, sus elementos clave como las neuronas artificiales y las conexiones entre ellas, y diferentes tipos de aprendizaje como el supervisado y no supervisado. También cubre la historia y aplicaciones de las redes neuronales, así como sus características fundamentales como la topología y mecanismos de aprendizaje.
Este documento describe las funciones de activación Poslin y Purelin utilizadas en redes neuronales artificiales. Poslin devuelve la salida si es mayor o igual a cero, y cero si es menor que cero. Purelin devuelve la salida igual a la entrada en una región lineal. El documento también explica conceptos como funciones de transferencia, aprendizaje supervisado y no supervisado, y provee un ejemplo práctico utilizando Matlab.
Este documento describe diferentes tipos de redes neuronales artificiales, incluyendo modelos supervisados como perceptrones multicapa y backpropagation, y modelos no supervisados como redes de Hopfield y mapas de Kohonen. También discute brevemente los objetivos y procesos de aprendizaje de estos modelos.
Este documento describe un reconocedor óptico de caracteres basado en redes neuronales. Explica cómo funcionan las neuronas artificiales y las redes neuronales, y cómo se usan para reconocer patrones de caracteres escaneados. Luego describe una aplicación desarrollada en C++ que permite a una red neuronal aprender caracteres mediante ejemplos y reconocer caracteres nuevos, incluso con ruido. La red usa la topología de Kohonen para este propósito de reconocimiento no supervisado de caracteres.
Las Redes Neuronales Artificiales (ANN) se inspiran en las redes neuronales biológicas y están constituidas por elementos similares a las neuronas. Las ANN aprenden de la experiencia, generalizan de ejemplos previos, y abstraen características principales de los datos. Se componen de unidades elementales conectadas en capas y aprenden a través de algoritmos de entrenamiento supervisado o no supervisado.
Las redes neuronales (RNA) imitan el funcionamiento del cerebro mediante una red de unidades llamadas neuronas que están interconectadas. El objetivo de las RNA es que las máquinas puedan dar respuestas similares a las del cerebro humano mediante la generalización y robustez. Las RNA están conformadas por neuronas que reciben entradas a través de interconexiones y tres funciones: propagación, activación y transferencia.
Funciones de activación Satlin y Satlins en MatlabGabyta Rodríguez
El documento describe las funciones de activación Satlin y Satlins utilizadas en redes neuronales artificiales. Explica que Satlin es una función de transferencia lineal acotada mientras que Satlins es una función de transferencia lineal acotada simétrica. Incluye gráficos y código de Matlab para visualizar las funciones. También proporciona una breve historia de las redes neuronales y cómo se modelan las neuronas biológicas y artificiales.
El documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo que se componen de unidades llamadas neuronas interconectadas, que aprenden automáticamente a partir de datos de entrada, y que tienen ventajas como la generalización, tolerancia a fallos y capacidad de operar en tiempo real.
Las redes neuronales artificiales se inspiran en las biológicas y fueron conceptualizadas por primera vez en 1943, simulando circuitos eléctricos. Estas redes permiten procesar grandes cantidades de datos, aprender y ser entrenadas, y se usan en reconocimiento de patrones, procesamiento de imágenes y predicciones. El perceptrón simple de Rosenblatt de 1957 clasificaba datos, mientras que las redes multicapas tienen múltiples capas de neuronas entre entrada y salida.
Este documento describe la historia y el funcionamiento de las redes neuronales. Explica que los primeros intentos de crear máquinas inteligentes se centraron en autómatas mecánicos, mientras que hoy en día se estudian redes neuronales con resultados sorprendentes. También describe las ventajas de las redes neuronales como el aprendizaje adaptativo y la tolerancia a fallos, y explica las diferencias entre sistemas de computación neuronal y digital.
El documento describe la historia y el funcionamiento de las redes neuronales artificiales. Explica que las primeras redes neuronales artificiales se desarrollaron en los años 40 y 50 para imitar el funcionamiento del cerebro biológico. En 1951, Minsky y Edmonds construyeron la primera red neuronal artificial llamada "Sharc" que imitaba el cerebro de una rata al resolver un laberinto. Las redes neuronales artificiales se componen de unidades llamadas neuronas que se conectan entre sí y pueden aprender de los datos para realizar tareas como clasificación y predicción.
Las redes neuronales artificiales (RNA) simulan el funcionamiento del cerebro mediante modelos matemáticos que conectan unidades de procesamiento simples. El objetivo es lograr que las máquinas den respuestas generalizadas y robustas como el cerebro. Las RNA aprenden a través de la etapa de entrenamiento donde se les proporcionan datos de entrada y salida esperada, y se auto-organizan creando su propia representación de la información. Existen varios modelos de RNA como el perceptrón, Adaline y perceptrón multicapa.
Este documento presenta el programa formativo y las rotaciones de los residentes de radiodiagnóstico del Hospital Universitari Sagrat Cor durante los 4 años de residencia. Incluye objetivos docentes, formación asistencial con detalles de las rotaciones por diferentes áreas de radiología, guardias en el Hospital Clínic, y responsabilidades progresivas de los residentes.
Este documento presenta las reglas básicas para el juego de rol y miniaturas llamado Manua Gúra. En este juego, los jugadores asumen el papel de cazadores de almas cuya misión es capturar espíritus que escaparon de la prisión Manua Gúra. Para lograr esto, los cazadores invocan guardianes y usan sus habilidades, ataques y estadísticas. El documento explica los tipos de cazadores y guardianes, así como cartas para guardianes, movimientos, memorias y más.
Digitalisierungsbarometer/ Studie von Antrieb MittelstandAntriebMittelstand
Wie digital arbeitet der deutsche Mittelstand? Warum nutzen Unternehmer nur einige der Technologien? Welche Branchen liegen in Punkto Digitalisierung vorn? Das erste Digitalisierungsbarometer, ein repräsentative Studie im Auftrag der Wachstumsinitiative ANTRIEB MITTELSTAND, gibt Antworten darauf. http://www.antrieb-mittelstand.de/digitalisierungsbarometer
El documento describe los elementos clave de la estructura organizativa de una empresa desde la perspectiva del administrador. Explica que el administrador dirige los recursos humanos y físicos de una organización para alcanzar objetivos. También describe las habilidades, el organigrama, los departamentos, la cadena de mando y otros componentes de la estructura organizativa de una empresa. Finalmente, explica los procesos de división del trabajo y la configuración de unidades estratégicas de negocio.
Las TIC como alternativa innovadora a las tradicionales tareas para casaCarmen Gallego-Domínguez
Las tareas escolares son uno de los principales focos de la polémica escolar, sobre todo entre aquellos docentes que buscan el aprendizaje de su alumnado mediante prácticas innovadoras. A través del estudio de dos centros educativos de Educación Secundaria, pretendemos describir la realidad acerca de esta práctica y la opinión de los docentes respecto a las tareas. Tras conocer los resultados desprendidos de un cuestionario tipo Likert, proponemos una alternativa innovadora a partir de la inclusión de las tecnologías de la información y la comunicación a través de comunidades virtuales de aprendizaje.
El documento describe los dos grupos principales en los que los científicos dividen a los animales: vertebrados y invertebrados. Los vertebrados se dividen en cinco grupos que incluyen mamíferos, aves, peces, reptiles y anfibios. Los invertebrados se dividen en seis grupos como artrópodos, moluscos, equinodermos, esponjas, medusas y gusanos. A continuación, se proporciona información sobre las características de los mamíferos y las aves.
CAF- Iniciativa Regional de Patentes Tecnológicas para el DesarrolloCafé Innovación
La iniciativa CAF pretende establecer una plataforma regional para la generación de conceptos tecnológicos patentables a través de solicitudes internacionales de patentes provenientes de América Latina y el Caribe, con el propósito último de contribuir al incremento de exportación de alta tecnología desde la región.
Sections 3C and 3D of the Immigration Act 1971 extend an individual's leave if they have applied for further leave or are appealing a decision. Section 3C extends leave while an in-time application is pending or during any appeal period and appeal. Section 3D extends leave while an appeal is made against a curtailment or revocation of leave that would otherwise leave the individual with no legal status. Leave is extended under these sections to prevent individuals from becoming overstayers while awaiting a decision or appeal.
EgoSecure (formerly known as cynapspro) is a Germany-based company, a technology leader in endpoint security and endpoint management serving more than 900 clients in SMB segment. EgoSecure solutions protect and manage the endpoints within corporate network providing all-round protection against the unauthorized release of information or the upload of malware.
Este documento describe el proceso de reclutamiento de la empresa Textil Alexa. Identifica las posiciones disponibles en cada departamento y las competencias requeridas. Explica que se cubrirán internamente dos puestos mediante la transferencia de empleados calificados, y externamente se contratarán cinco personas. Diez solicitantes son preseleccionados y serán evaluados para identificar a los cinco mejores candidatos.
El documento resume la historia de la música en Cali, Colombia. Explica que los orígenes musicales se remontan a las culturas indígenas y sus rituales con instrumentos de viento. Con la conquista española llegaron ritmos como el vals y la música africana de los esclavos. Estos se fusionaron en nuevos ritmos como el pasillo y el bambuco. Más tarde, en la feria de Cali de 1958 se popularizaron géneros como el swing, el rock and roll y la salsa procedente de Cuba y Puerto Rico.
Comercio electronico características de programas indeseablesOscar Santos
Los ordenadores zombis y malware como ransomware, phishing y spyware han aumentado significativamente en 2012 según Kaspersky y Microsoft. Más de 2 millones de PCs estadounidenses están infectados con malware que roba información personal y bancaria sin el conocimiento del usuario. Los delincuentes también controlan PCs zombis para atacar otros equipos. El malware para Android se ha multiplicado por nueve con más de 5,000 programas maliciosos detectados en el primer trimestre de 2012.
This document discusses different materials used in art such as clay, ceramics, glass, fiber, metal, wood and asks questions about the dividing line between craft and fine art. It provides examples of works made from these materials including ceramic plates, glass sculptures, woven cloth from different cultures, cut steel sculptures, carved wood pieces and discusses whether utilitarian objects can be considered fine art. The document examines which materials may be more expensive and which types of works might be shown in a museum.
This document discusses using Python for MapReduce tasks like processing log files. It provides examples of counting page hits, building a word index, and calculating the diversity of client IPs for different pages. Python libraries for MapReduce include MRJob for local, Hadoop, and AWS execution and Hadoopy for optimized Hadoop use. The source code examples demonstrate common MapReduce patterns in Python like counting, filtering, and aggregating data.
Este documento presenta información biográfica y sobre la obra del poeta español Gustavo Adolfo Bécquer. Explica que nació en 1836 en Sevilla y fue uno de los últimos poetas románticos españoles. Sus obras más destacadas fueron las Rimas, poemas cortos sobre el amor y la muerte, y las Leyendas, relatos cortos con elementos fantásticos. Bécquer vivió en la pobreza y murió en 1870 a los 34 años.
Kiosked at GSMA Mobile World Congress 24 February 2014 Kiosked
The presentation of Kiosked's CEO, Micke Paqvalén, looks at two questions: How can mobile (video) and other multimedia services be monetised and how can advertising be turned into a relevant service.
All Aboard the Boxcar! Going Beyond the Basics of RESTPat Patterson
This document discusses RESTful principles and how the Salesforce REST API implements and extends those principles. It begins by outlining Roy Fielding's definition of REST, including client-server architecture, statelessness, caching, uniform interface, layered system, and hypermedia as the engine of application state. It then demonstrates how the Salesforce REST API fulfills most of these principles through examples of retrieving and updating objects. However, it also presents two extensions - object trees and batch requests - that allow creating and manipulating multiple objects in one request, pushing the boundaries of the uniform interface principle. The document concludes by encouraging readers to carefully consider REST principles and only diverge from them when it meaningfully improves the experience.
Recursos de Información en Internet para investigación en el ámbito de la Co...Renata Rodrigues
Este documento proporciona información sobre cómo acceder y utilizar fuentes de información bibliográficas disponibles en Internet para la investigación periodística y académica. Explica habilidades necesarias como el uso de buscadores generales y especializados, bases de datos, y portales y directorios para periodistas. También incluye consejos para realizar búsquedas efectivas y criterios para validar fuentes de información.
Las redes neuronales artificiales se inspiran en el funcionamiento del cerebro humano y tienen varias ventajas como el aprendizaje adaptativo, la auto-organización, la tolerancia a fallos y la operación en tiempo real. Una red neuronal típica consta de una capa de entrada, una o más capas ocultas y una capa de salida, donde la información pasa a través de las neuronas y sus conexiones sinápticas mediante funciones de activación.
Una red neuronal artificial (ANN) es un esquema de computación distribuida inspirada en la estructura del sistema nervioso de los seres humanos. La arquitectura de una red neuronal es formada conectando múltiples procesadores elementales, siendo éste un sistema adaptivo que pose un algoritmo para ajustar sus pesos (parámetros libres) para alcanzar los requerimientos de desempeño del problema basado en muestras representativas.
1) Las Redes Neuronales Artificiales (ANN) se inspiran en la estructura y funcionamiento del sistema nervioso biológico. 2) Una ANN está compuesta de unidades elementales llamadas neuronas artificiales que se conectan entre sí de forma similar a las neuronas del cerebro. 3) Las ANN tienen la capacidad de aprender a partir de ejemplos, generalizar conocimientos a nuevos casos, y extraer características abstractas de los datos, lo que les permite ser utilizadas en una variedad de aplicaciones como la clasificación y predicción.
Redes Neuronales Artificiales: Aplicación de la función Hardlim para la clasi...Sheyli Patiño
Este documento propone el uso de redes neuronales artificiales para resolver problemas linealmente separables como la clasificación de vehículos y la determinación de los movimientos de un robot, utilizando las funciones de transferencia Hardlim y Hardlims. Describe la simulación de estas redes neuronales artificiales desarrolladas en Matlab para dar solución a estos problemas.
1) Las redes neuronales fueron originalmente una simulación abstracta de los sistemas nerviosos biológicos y consistían en unidades llamadas neuronas conectadas entre sí. 2) Existen modelos inspirados en la biología para simular sistemas neuronales y modelos artificiales aplicados para tareas específicas. 3) Las redes neuronales artificiales se inspiran en las biológicas pero tienen estructuras y conexiones diferentes, y aprenden a través de algoritmos adaptativos para procesar información de manera paralela y no lineal.
Este documento describe las redes neuronales artificiales, incluyendo su estructura, funcionamiento y mecanismos de aprendizaje. Explica que las RNA imitan a las redes neuronales biológicas mediante el uso de capas y que aprenden ajustando los pesos sinápticos a medida que procesan conjuntos de datos.
Este documento proporciona una descripción general de las redes neuronales artificiales, incluida su estructura, funcionamiento, tipos y aplicaciones. Explica que las redes neuronales artificiales se inspiran en el cerebro biológico y consisten en redes interconectadas de neuronas artificiales. También describe los diferentes tipos de redes neuronales, como perceptrones, redes convolucionales y redes recurrentes, así como los algoritmos de aprendizaje como retropropagación y aprendizaje profundo que permiten a las redes neuronales aprender de los datos.
DETECCION DE OBSTACULOS POR MEDIO DE UN ROBOT APLICANDO REDES NEURONALES ARTI...Saul Mamani
El presente proyecto contiene una investigación (monografía) en el campo de la
Inteligencia Artificial y la Redes Neuronales Arficiales, aplicando estos conocimientos a
un caso específico una aplicación sobre la detección de obstáculos por medio de un
robot.
La realización de este proyecto está orientada a emplear Redes Neuronales Artificiales y
de este modo ofrecer una alternativa novedosa y eficiente con respecto a los métodos
tradicionales poco eficientes.
DETECCION DE OBSTACULOS POR MEDIO DE UN ROBOT APLICANDO REDES NEURONALES ARTI...Saul Mamani
El presente proyecto contiene una investigación (monografía) en el campo de la
Inteligencia Artificial y la Redes Neuronales Arficiales, aplicando estos conocimientos a
un caso específico una aplicación sobre la detección de obstáculos por medio de un
robot.
La realización de este proyecto está orientada a emplear Redes Neuronales Artificiales y
de este modo ofrecer una alternativa novedosa y eficiente con respecto a los métodos
tradicionales poco eficientes.
El documento presenta información sobre redes neuronales artificiales. Explica que las redes neuronales artificiales se inspiran en los sistemas nerviosos biológicos y están compuestas de unidades llamadas neuronas conectadas entre sí. También describe diferentes tipos de arquitecturas y modelos de redes neuronales como perceptrones, Adalines, perceptrones multicapa, memorias asociativas y máquinas de Boltzmann.
Este documento presenta una introducción a las Redes Neuronales Artificiales (RNA). Explica las características de las RNA, incluyendo que aprenden de la experiencia, generalizan y abstraen información. También compara la computación tradicional con la computación neuronal, describiendo las diferencias en programación, arquitectura y sistemas expertos. Brevemente resume la historia de las RNA, desde los primeros trabajos hasta los avances actuales.
Las redes neuronales artificiales (RNA) intentan simular el funcionamiento del cerebro mediante modelos matemáticos de neuronas artificiales y sus conexiones. Las RNA pueden aprender de los datos y resolver problemas complejos. Se usan comúnmente para la clasificación de datos, el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones. Aunque las RNA no replican exactamente al cerebro biológico, comparten su capacidad de aprendizaje y procesamiento paralelo de información.
Una red neuronal artificial (RNA) es un sistema de procesamiento de información inspirado en el funcionamiento de las redes neuronales biológicas y compuesto por elementos simples llamados neuronas que se conectan entre sí. Las RNA se utilizan para tareas como clasificación, predicción y optimización aprovechando su capacidad de aprendizaje. Algunas aplicaciones incluyen reconocimiento de patrones, procesamiento de imágenes y control de sistemas.
Este documento presenta una introducción a las redes neuronales artificiales (RNA). Explica brevemente la neurona biológica, las redes neuronales biológicas y las diferencias entre la computación tradicional y la computación neuronal. También resume la historia de las RNA, desde los primeros trabajos en los años 40 hasta los avances actuales. Finalmente, menciona algunas aplicaciones posibles de las RNA.
Este documento presenta una introducción a las Redes Neuronales Artificiales (RNA). Explica las características de las RNA, incluyendo que aprenden, generalizan y abstraen como el cerebro humano. Describe la neurona biológica, las redes neuronales biológicas y las diferencias entre la computación tradicional y neuronal. También resume brevemente la historia de las RNA y algunas de sus aplicaciones actuales.
El documento describe la implementación de una neurona artificial tipo perceptrón en un dispositivo móvil con sistema operativo Android. Explica el funcionamiento básico de las neuronas biológicas y cómo el modelo de perceptrón de Rosenblatt simula este funcionamiento. Luego detalla el diseño de la neurona computacional con entradas, pesos y una función para calcular el umbral, así como el algoritmo de entrenamiento para ajustar los pesos. Finalmente, presenta cómo se programó la neurona en Android aprovechando su arquitectura basada en Linux y Java.
Este documento describe la implementación de una neurona artificial basada en el modelo de Perceptrón en un dispositivo móvil con sistema operativo Android. Explica el funcionamiento de las neuronas biológicas y el modelo de Perceptrón de Rosenblatt. Luego detalla el diseño de la neurona computacional, el algoritmo de entrenamiento y la implementación del software en Android, incluyendo pruebas que validaron el aprendizaje de la neurona artificial.
Las redes neuronales artificiales (RNA) simulan el funcionamiento del cerebro mediante unidades interconectadas que se inspiran en las neuronas biológicas. Una RNA aprende a través de la modificación de pesos sinápticos entre sus unidades durante un proceso de entrenamiento, y puede generalizar y ser tolerante a fallos. Si bien una RNA es mucho más simple que un cerebro real, ambos almacenan información de forma distribuida a través de sus conexiones.
Las redes neuronales artificiales (RNA) simulan el funcionamiento del cerebro mediante unidades interconectadas que se inspiran en las neuronas biológicas. Una RNA aprende a través de la modificación de pesos sinápticos entre sus unidades durante el entrenamiento, al igual que ocurre en el cerebro. A diferencia del cerebro, una RNA es mucho más simple y pequeña en escala, pero comparte propiedades como el aprendizaje, la auto-organización, la tolerancia a fallos y la capacidad de procesar información en paralelo y en tiempo real
Las redes neuronales artificiales se inspiran en las biológicas y fueron conceptualizadas por primera vez en 1943, simulando circuitos eléctricos. Estas redes permiten procesar grandes cantidades de datos, aprender y ser entrenadas, y se usan en diversas áreas como procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. Existen redes como el perceptrón simple y multicapa, con diferentes estructuras y capacidades de entrada y salida de datos.
Similar a Funcionamiento de las redes neuronales simples (20)
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4. El sistema de neuronas biológico está compuesto por neuronas de entrada
(censores) conectados a una compleja red de neuronas "calculadoras" (neuronas
ocultas), las cuales, a su vez, están conectadas a las neuronas de salidas que
controlan, por ejemplo, los músculos.
En el cerebro hay una gigantesca red de neuronas "calculadoras" u ocultas que
realizan la computación necesaria. De esta manera similar, una red neuronal
artificial debe ser compuesta por censores del tipo mecánico o eléctrico.
5. El cerebro humano es el sistema de cálculo más complejo que conoce el hombre.
El ordenador y el hombre realizan bien diferentes clases de tareas; así la
operación de reconocer el rostro de una persona resulta una tarea relativamente
sencilla para el hombre y difícil para el ordenador, mientras que la contabilidad de
una empresa es tarea costosa para un experto contable y una sencilla rutina para
un ordenador básico.
La capacidad del cerebro humano de pensar, recordar y resolver problemas ha
inspirado a muchos científicos intentar o procurar modelar en el ordenador el
funcionamiento del cerebro humano.
Un grupo de investigadores ha perseguido la creación de un modelo en el
ordenador que iguale o adopte las distintas funciones básicas del cerebro. El
resultado ha sido una nueva tecnología llamada Computación Neuronal o también
Redes Neuronales Artificiales.
6. Sistema Expertos
1. Red Neuronal Artificial
Las diferentes configuraciones y algoritmos que se diseñan para las redes
neuronales artificiales están inspiradas en la organización del complejo sistema
neuronal del cerebro humano. No obstante conviene aclarar que esta inspiración no
supone que las ANN lleguen a emular al cerebro como algunos optimistas lo desean
ya que entre otras limitaciones el conocimiento sobre el modo de funcionamiento y
comportamiento del cerebro es bastante simple y reducido. De hecho los
diseñadores de redes artificiales van más lejos del conocimiento biológico actual y
prueban nuevas estructuras que presentan un comportamiento adecuado y útil.
El sistema nervioso humano constituido por células llamadas neuronas presenta una
estructura muy compleja. El número estimado de neuronas es de 1011 y las
interconexiones entre ellas son del orden de 1015.
Cada neurona comparte muchas características con otras células del cuerpo
humano pero tiene propiedades particulares y especiales para recibir, procesar y
transmitir señales electroquímicas a través de todas las interconexiones del sistema
de comunicación del cerebro.
En el siguiente gráfico se muestra la estructura de un par de neuronas biológicas.
Del cuerpo de la neurona se extienden las dendritas hacia otras neuronas donde
reciben las señales transmitidas por otras neuronas. El punto de contacto o de
conexión se llama sinapsis y estas entradas son dirigidas al núcleo donde se
suman. Algunas de las entradas tienden a excitar a la célula y otras sin embargo
tienden a inhibir la célula. Cuando la excitación acumulada supera un valor umbral,
las neuronas envían una señal a través del axón a otras neuronas.
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7. Sistema Expertos
La mayoría de los modelos de las ANN presenta este funcionamiento básico de la
neurona aun cuando el comportamiento real de una célula nerviosa tiene muchas
complejidades y excepciones.
1.1.
La
neurona
Funcionamiento de una red neuronal artificial
artificial
fue
diseñada
para
"emular"
las
características
del
funcionamiento básico de la neurona biológica. En esencia, se aplica un conjunto de
entradas a la neurona, cada una de las cuales representa una salida de otra
neurona. Cada entrada se multiplica por su "peso" o ponderación correspondiente
análogo al grado de conexión de la sinapsis. Todas las entradas ponderadas se
suman y se determina el nivel de excitación o activación de la neurona. Una
representación vectorial del funcionamiento básico de una neurona artificial se
indica según la siguiente expresión de la ecuación
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8. Sistema Expertos
Normalmente la señal de salida NET suele ser procesada por una función de
activación F para producir la señal de salida de la neurona OUT. La función F puede
ser una función lineal, o una función umbral o una función no lineal que simula con
mayor exactitud las características de transferencia no lineales de las neuronas
biológicas.
Las funciones F más utilizadas son la función Sigmoid y Tangente hiperbólica
expresadas en la Tabla.
Este tipo de modelo de neurona artificial ignora muchas de las características de las
neuronas biológicas. Entre ellas destaca la omisión de retardos y de sincronismo en
la generación de la salida. No obstante, a pesar de estas limitaciones las redes
construidas con este tipo de neurona artificial presentan cualidades y atributos con
cierta similitud a la de los sistemas biológicos.
Por tal motivo el funcionamiento de una red neuronal artificial están formadas por un
conjunto de neuronas artificiales interconectadas.
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9. Sistema Expertos
Las neuronas de la red se encuentran distribuidas en diferentes capas de neuronas,
de manera que las neuronas de una capa están conectadas con las neuronas de la
capa siguiente, a las que pueden enviar información.
La arquitectura más usada en la actualidad de una red neuronal consistiría en:
Una primera capa de entradas, que recibe información del exterior.
Una serie de capas ocultas (intermedias), encargadas de realizar el trabajo
de la red.
Una capa de salidas, que proporciona el resultado del trabajo de la red al
exterior.
El número de capas intermedias y el número de neuronas de cada capa dependerá
del tipo de aplicación al que se vaya a destinar la red neuronal.
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10. Sistema Expertos
1.2.
Neuronas y conexiones
Cada neurona de la red es una unidad de procesamiento de información; es decir,
recibe información a través de las conexiones con las neuronas de la capa anterior,
procesa la información, y emite el resultado a través de sus conexiones con las
neuronas de la capa siguiente, siempre y cuando dicho resultado supere un valor
"umbral".
En una red neuronal ya entrenada, las conexiones entre neuronas tienen un
determinado peso ("peso sináptico").
Un ejemplo de una neurona sobre la que convergen conexiones de diferente peso
sináptico (Wi).
El procesamiento de la información llevado a cabo por cada neurona Y, consiste en
una función (F) que opera con los valores recibidos desde las neuronas de la capa
anterior (Xi, generalmente 0 o 1), y que tiene en cuenta el peso sináptico de la
conexión por la que se recibieron dichos valores (Wi). Así, una neurona dará más
importancia a la información que le llegue por una conexión de peso mayor que no a
aquella que le llegue por una conexión de menor peso sináptico.
Un modelo simple de la función F seria:
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11. Sistema Expertos
Si el resultado de la función F es mayor que el valor umbral (U), la neurona se activa
y emite una señal (1) hacia las neuronas de la capa siguiente. Pero, si por el
contrario, el resultado es menor que el valor umbral, la neurona permanece inactiva
(0) y no envía ninguna señal:
De esta forma, definido un conjunto inicial de pesos en las conexiones, al presentar
un "estímulo" (conjunto de ceros y unos que representa un dato, perfil u objeto) a la
capa de entradas, cada neurona en cada capa realiza la operación descrita
anteriormente, activándose o no, de manera que al final del proceso las neuronas de
la capa de salidas generan un resultado (otro conjunto de ceros y unos), que puede
coincidir o no con el que se desea asociar el estímulo.
En el entrenamiento de una red neuronal tanto el peso sináptico de las conexiones
como el valor umbral para cada neurona se modifican (según un algoritmo de
aprendizaje), con el fin de que los resultados generados por la red coincidan con (o
se aproximen a) los resultados esperados.
Y para simplificar el sistema de entrenamiento, el valor umbral (U) pasa a
expresarse como un peso sináptico más (-W0), pero asociado a una neurona
siempre activa (X0). Esta neurona siempre activa, se denomina "bias", y se sitúa en
la capa anterior a la neurona Y, tal como se muestra en la figura.
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12. Sistema Expertos
Así, la condición de activación puede reescribirse como:
De esta manera el algoritmo de aprendizaje puede ajustar el umbral como si
ajustara un peso sináptico más.
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13. Sistema Expertos
Como conclusión podemos indicar que es posible Conseguir, diseñar y construir
máquinas capaces de realizar procesos con cierta inteligencia ha sido uno de los
principales objetivos de los científicos a lo largo de la historia.
De los intentos realizados en este sentido se han llegado a definir las líneas
fundamentales para la obtención de máquinas inteligentes: En un principio los
esfuerzos estuvieron dirigidos a la obtención de autómatas, en el sentido de
máquinas que realizaran, con más o menos éxito, alguna función típica de los seres
humanos.
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