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- ¿Qué es la red neuronal wavelet??
- ¿Qué es la wavelet adaptativa??
- ¿Qué es un modelo de red neuronal??
- ¿Para qué se utilizan las redes neuronales??
¿Qué es la red neuronal wavelet??
Wavelet Networks es una nueva clase de redes que combinan las redes neuronales sigmoides clásicas (NNS) y el análisis Wavelet (WA). WNS se ha utilizado con gran éxito en una amplia gama de aplicaciones. Sin embargo, falta un marco general aceptado para aplicar WNS de la literatura.
¿Qué es la wavelet adaptativa??
La transformación de wavelet adaptativa (AWT) se define como un promedio de segmentos CWT (STCWT) a corto plazo (STCWT) que se escalonan con el tiempo. Se proponen dos algoritmos para determinar los parámetros óptimos de wavelet que varían en el tiempo a partir de una respuesta dinámica arbitraria sin conocimiento previo.
¿Qué es un modelo de red neuronal??
Una red neuronal es un modelo simplificado de la forma en que el cerebro humano procesa la información. Funciona simulando una gran cantidad de unidades de procesamiento interconectadas que se asemejan a versiones abstractas de las neuronas. Las unidades de procesamiento están dispuestas en capas.
¿Para qué se utilizan las redes neuronales??
¿Por qué son importantes las redes neuronales?? Las redes neuronales pueden ayudar a las computadoras a tomar decisiones inteligentes con asistencia humana limitada. Esto se debe a que pueden aprender y modelar las relaciones entre los datos de entrada y salida que no son lineales y complejos.
