Neuroscheme: un lenguaje para el modelamiento de redes neuronales artificiales
La construcción de modelos basados en Redes Neuronales Artificiales, no solamente comprende la parte de creación de la red neuronal como tal y su entrenamiento, si no también, una cantidad de labores que se realizan antes y después de esta fase. En el mercado existen muchas herramientas para el m...
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| Language: | English |
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Universidad Nacional de Colombia
2005-01-01
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| Series: | Dyna |
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doaj-3b68d8f2caf24bc3b9035103e4b65faf2020-11-24T23:41:22ZengUniversidad Nacional de Colombia Dyna0012-73532005-01-01721477583Neuroscheme: un lenguaje para el modelamiento de redes neuronales artificialesJUAN DAVID VELÁSQUEZ HENAOLa construcción de modelos basados en Redes Neuronales Artificiales, no solamente comprende la parte de creación de la red neuronal como tal y su entrenamiento, si no también, una cantidad de labores que se realizan antes y después de esta fase. En el mercado existen muchas herramientas para el modelamiento de Redes Neuronales Artificiales, sin embargo, ellas no brindan la versatilidad necesaria para cumplir con estas tareas adicionales. Para satisfacer esta necesidad, se implementó el Lenguaje Algorítmico NeuroScheme, el cual incorpora los modelos de Redes Neuronales Artificiales como un tipo de dato nativo dentro del lenguaje, y que es caracterizado por su capacidad expresiva, elegancia y simplicidad.http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=49614709 |
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solamente comprende la parte de creación de la red neuronal como tal y su entrenamiento,
si no también, una cantidad de labores que se realizan antes y después de esta fase. En el
mercado existen muchas herramientas para el modelamiento de Redes Neuronales
Artificiales, sin embargo, ellas no brindan la versatilidad necesaria para cumplir con estas
tareas adicionales. Para satisfacer esta necesidad, se implementó el Lenguaje Algorítmico
NeuroScheme, el cual incorpora los modelos de Redes Neuronales Artificiales como un
tipo de dato nativo dentro del lenguaje, y que es caracterizado por su capacidad expresiva,
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