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Aprendizaje competitivo
En el aprendizaje competitivo, las neuronas pugnan entre sí, para representar a una clase o patrón de entrada.
La neurona seleccionada es aquella cuyos pesos incidentes se asemejan más al patrón de entrada. El aprendizaje consiste en reforzar las conexiones de la unidad ganadora y debilitar las otras, para que los pesos de la unidad ganadora se asemejen cada vez más al patrón de entrada.
La reconstrucción de un patrón de entrada a partir de
una neurona ganadora consiste en tomar el peso de dicha neurona ya que
son los valores que más se asemejan.
INDICE
- Las redes Neuronales
- Historia de las Redes Neuronales.
- La Neurona Biológica
- La Neurona Artificial como símil de la neurona biológica.
- Funciones de las Neuronas Artificiales.
- Estructuras de las redes neuronales.
- Clasificación de las Redes Neuronales Artificiales.
- Tipos de Redes Neuronales. This Software has been developed by Alfonso Ballesteros Computering Ingenieer by the University of Malaga, Spain as a part of his final degree proyect with the supervision of D. Enrique Dominguez
