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.

Published

2013-09-22

Issue

Section

Mecánica estadística, física no lineal y sistemas complejos