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Autores: Inés M. Galván, José María Valls
Tema 1. Introducción a las redes de neuronas
Neurona Artificial Función de activación Tipos de redes Aprendizaje y generalización
Tema 3. Perceptron Multicapa
Perceptron Multicapa Neuronas ocultas Regla delta generalizada Algoritmo de retropropagación Parálisis y Mínimos locales Clasificación y regresión no lineal
Tema 6. Redes de Neuronas Recurrentes
Neurona recurrente Red de Hopfield Redes de Jordan y Elman Redes totalmente recurrentes Retropropagación a través del tiempo Long short-term memory
Breve descripción Tema 1
Breve descripción Tema 3
Breve descripción Tema 6
Tema 7. Introducción a Deep Learning
Desvanecimento del gradiente Pre-entrenamiento no supervisado Autoencoders Dropout Redes convolucionales
Tema 2. Primeros modelos computacionales
Perceptron simple Adaline Regla Delta Clasificación y regresión lineal
Breve descripción Tema 2
Breve descripción Tema 4
Breve descripción Tema 5
Tema 4. Aprendizaje no supervisado
Aprendizaje competitivo Aprendizaje no supervisado Mapas autoorganizados de Kohonen
Tema 5. Redes de neuronas de base radial
Redes de base radial Activación gausiana Aprendizaje híbrido Aprendizaje totalmente supervisado Clasificación y regresión no lineal 5.4. Redes de base radial frente a perceptron multicapa
Algoritmo de K-medias
Algoritmo de K-medias
LVQ
Learning Vector Quantization
Breve descripción Tema 7
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