REGLA DE APRENDIZAJE LOCAL EN REDES NEURONALES

Authors

  • E. Vergini (TANDAR), Comisión Nacional de Energía Atómica.
  • M Blatt (TANDAR), Comisión Nacional de Energía Atómica.

Abstract

En este trabajo se presenta una regla de aprendizaje local capaz de almacenar memorias correlacionadas. Esta regla converge exponencialmente a la regla no local de Personnanz, Guyon y Dreyfus. Se muestran simulaciones numéricas.

Author Biographies

E. Vergini, (TANDAR), Comisión Nacional de Energía Atómica.

Departamento de Física

M Blatt, (TANDAR), Comisión Nacional de Energía Atómica.

Departamento de Física.

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Published

2013-09-22

Issue

Vol. 1 No. 1 (1990): ANALES AFA - Volumen 1 No 1 - San Luis

Section

Mecánica estadística, física no lineal y sistemas complejos