Algoritmos de Aprendizaje Neurocomputacionales Para su Implementación Hardware - Francisco Ortega Zamorano (Tesis)

1. Descripción

Las redes de neuronas artificiales son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en el funcionamiento del sistema nervioso central de los animales. Han tenido una gran evolución desde que en 1943 McCulloch y Walter Pitts introdujeran el concepto de neurona artificial, gracias en gran medida a modelos y algoritmos más complejos publicados con posterioridad como el modelo de Hofield y el algoritmo Backpropagation

2. Contenido del libro:

Abstract
1. Introducción
2. Implementaciones e cientes del algoritmo Backpropagation en FPGAs y microcontroladores
3. Implementaciones FPGA del algoritmo de red neuronal constructivo C-Mantec
4. Repreogramación de nodos sensores/actuadores inteligentes en entornos cambiantes basados en un modelo de red neuronal
5. Conclusiones y líneas de trabajo futuras
6. Conclusions and future lines of research
A. Implementación del algoritmo de red neuronal constructivo en un microcontrolador Arduino UNO
B. Implementaciones FPGA de alta precisión de funciones de transfe-rencia de redes neuronales
C. Comparativa de implementaciones hardware dos algoritmos de aprendizaje de redes neuronaless 

3. Datos Técnicos del Libro:

Nº de páginas: 95 págs.
Idioma: Español
Formato: pdf

Peso: 1  MB

4. Link de descarga:

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5. Guía de descarga:

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