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Búsqueda en el sitio por el término 'redes neuronales'

  • 18/11/2016

    En este artículo voy a mostrar la manera en que, mediante un mismo proceso muy sencillo y totalmente determinista, podemos pasar desde un sistema estacionario a otro completamente aleatorio, pasando por dinámicas periódicas y caóticas. Para ello, voy a generar varias series temporales con estas características utilizando el programa R y varios paquetes que nos pueden ayudar en el análisis de las mismas.

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  • 02/10/2016

    Las redes neuronales recurrentes constituyen una herramienta muy apropiada para modelar series temporales. Se trata de un tipo de redes con una arquitectura que implementa una cierta memoria y, por lo tanto, un sentido temporal. Esto se consigue implementando algunas neuronas que reciben como entrada la salida de una de las capas e inyectan su salida en una de las capas de un nivel anterior a ella. En este artículo voy a mostrar cómo utilizar de una forma sencilla dos redes neuronales de este tipo, las de Elman y las de Jordan, utilizando el programa R.

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  • 09/04/2016

    Usualmente, cuando realizamos un análisis de datos, consideramos que proceden de una distribución normal. De hecho, realizamos toda una batería de pruebas para verificar que se cumple este supuesto y, en caso de no ser así, tratamos de modificar los datos de manera que se cumpla. Esto es así porque la mayoría de las técnicas de análisis solo funcionan correctamente sobre datos normalmente distribuidos. Pero existen una serie de sistemas que presentan una dinámica compleja en los cuales no es válido aplicar esta hipótesis y en los que el ajuste de los datos solo conduce a distorsiones que invalidan los resultados.

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