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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/15055| Tipo de material: | bachelorThesis |
| Título : | Redes Neuronales Inspiradas Biológicamente para el Reconocimiento Dinámico de Patrones |
| Autor : | Mena Larrea, Miguel Francisco |
| Director de Tesis : | Di Teodoro, Antonio, dir Ibarra Fiallo, Julio César, dir |
| Descriptores : | Redes neuronales (Computadores) - Modelos - Tesis y disertaciones académicas. |
| Fecha de publicación : | 7-may-2025 |
| Editorial : | Quito |
| Citación : | Tesis (Matemático), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2025 |
| Páginas : | 40 h. |
| Acceso: | openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador |
| Resumen : | Este trabajo presenta un estudio sobre redes neuronales biológicamente inspiradas para el reconocimiento dinámico de patrones visuales, tomando como referencia los modelos desarrollados por Stephen Grossberg. Se analiza en detalle la arquitectura de la Red de Grossberg, que combina mecanismos de memoria a corto y largo plazo, normalización de señales y realce de contraste, inspirados en el funcionamiento del sistema visual humano... |
| Descripción : | This work presents a study on biologically inspired neural networks for the dynamic recognition of visual patterns, using the models developed by Stephen Grossberg as a reference. It provides a detailed analysis of the Grossberg Network architecture, which integrates short- and longterm memory mechanisms, signal normalization, and contrast enhancement, all inspired by the functioning of the human visual system. Subsequently, the Adaptive Resonance Theory (ART) is introduced as a solution to the stability problem inherent in continuous incremental learning. ART incorporates an expectation mechanism based on the olfactory system... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/15055 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Matemáticas |
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