Edición de «Redes Neuronales»

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Esta materia es de caracter optativo y de duración cuatrimestral. Se dicta los primeros cuatrimestres de cada año. Es correlativas con [[Probabilidades y Estadística]].
Esta materia es de caracter optativo y de duración cuatrimestral. Se dicta los primeros cuatrimestres de cada año. Es correlativas con [[Probabilidad y Estadística]].




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'''Profesor:'''
'''Profesor:'''
* Dr. Enrique Segura ''esegura'' (_at) ''dc.uba.ar''
* Dr. Enrique Seguraes  egura(at)dc.uba.ar]


= Programa de la materia =
= Programa de la materia =
*  Inspiración biológica de las RNA
*  Inspiración biológica de las RNA
* Aprendizaje supervisado
* Aprendizaje supervisado
** Perceptrones
  o Perceptrones
** Backpropagation y otras estrategias de aprendizaje
  o Backpropagation y otras estrategias de aprendizaje
 
* Aprendizaje no supervisado
* Aprendizaje no supervisado
** Modelo de Kohonen
  o Modelo de Kohonen
** Modelo de Fritzke
  o Modelo de Fritzke
** Aprendizaje Hebbiano no supervisado
  o Aprendizaje Hebbiano no supervisado
 
* Memorias asociativas
* Memorias asociativas
** Modelo de Hopfield
  o Modelo de Hopfield
** Modelo ferromagnético o estocástico
  o Modelo ferromagnético o estocástico
** Otras variantes del modelo de Hopfield: continuo, pseudoinversa, BAM
  o Otras variantes del modelo de Hopfield: continuo, pseudoinversa, BAM
* Modelo Radial Basis Functions


* Modelo Radial Basis Functions


== Contenidos ==
== Contenidos ==
 
'''TODO'''
=== Inspiración biológica de las RNA ===
== Prácticas (Dpto. de Computación) ==
* '''Modelo de McCulloch-Pitts'''
== Finales ==
* '''Regla de Hebb'''
'''TODO'''
 
== Apuntes ==
 
'''TODO'''
=== Aprendizaje supervisado ===
== Curiosidades ==
* '''Perceptrón simple''': unidades umbral, unidades lineales, unidades no lineales
* '''Regla delta'''
* '''Perceptrón multicapa'''
* '''Backpropagation''': asincrónico, sincrónico; mejoras (momento, parámetros adaptativos, y otras)
 
* '''Aplicaciones'''
 
 
=== Aprendizaje no supervisado ===
* '''Aprendizaje Hebbiano no supervisado'''
** Análisis de Componentes Principales (PCA)
** Regla de Oja
** Regla de Sanger (Aprendizaje Hebbiano Generalizado)
* '''Aprendizaje Competitivo no supervisado'''
** Mapas Autoorganizados de Kohonen
* '''Aplicaciones'''
 
 
=== Memorias asociativas ===
* '''Modelo de Hopfield'''
* '''Función de energía'''
* '''Extensiones'''
** Estocástica
** Continua
* '''Estabilidad'''
 
= Prácticas (Dpto. de Computación) =
= Finales =
Desde 2020 suelen ser orales y virtuales.
 
= Apuntes =
 
* [http://www-2.dc.uba.ar/materias/lrn/pautas%20de%20entrega.pdf Mini-apunte teórico] En la última sección se repasan algunos detalles importantes de cada arquitectura
* [https://marinomar.notion.site/Redes-Neuronales-e4c7ee505b0848bebe1a5891ae10ddb1?pvs=4 Apuntes de las teóricas + TPs] (1C 2023)
 
= Curiosidades =
[http://neil.fraser.name/writing/tank/ Detección de tanques]
[http://neil.fraser.name/writing/tank/ Detección de tanques]


= Bibliografía Recomendada =
== Bibliografía Recomendada ==
 
'''TODO'''
* John Hertz, Anders Krogh, & Richard Palmer. ''Introduction to the theory of neural computation'', Addison-Wesley, 1991
== Enlaces externos ==
 
'''TODO'''
* Simon Haykin. ''Neural Networks - A Comprehensive Foundation (2E)'', Pearson Prentice Hall, 1998
 
= Enlaces externos =
* [http://www-2.dc.uba.ar/materias/rn/apuntes/tp2/somtoolbox.zip SOM Toolbox (modificado por la cátedra)]
* [http://www-2.dc.uba.ar/materias/rn/apuntes/tp2/somtoolbox.pdf Apunte de SOMToolbox]
 
 
 
[[Category:Materias]]
[[Category:Materias]]
[[Category:Computación]]
[[Category:Computación]]
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