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En estas prácticas se pretende realizar una revisión de los modelos conexionistas clásicos (“modelos neuronales estrechos”) junto con estructuras más avanzadas como son las redes convolucionales.

👩🏽‍💻 Connectionist-models

Este conjunto de Jupyters forma parte de las prácticas de laboratorio de la Universitat de València, Escola Técnica Superior d’Enginyeria del 3ª curso del Grado Ciencia de Datos. Estas prácticas han sido impartidas por el profesor Daniel Ibañez Bordallo y realizadas por la alumna Elena Marrero Castellano.

📎 Introducción

En estas prácticas se pretende realizar una revisión de los modelos conexionistas clásicos (“modelos neuronales estrechos”) junto con estructuras más avanzadas como son las redes convolucionales. Se platean estos sistemas partiendo desde el elemento más individual (neurona) hasta las estructuras complejas compuestas por estas unidades. Por otra parte, se introducirá la lógica borrosa, conceptos, operaciones sobre conjuntos borrosos y sus aplicaciones más extendidas. Finalmente se unirán los dos elementos vistos en el curso, los modelos neuronales y los sistemas borrosos para dar lugar a los sistemas neuroborrosos. Se realizan 6 prácticas de laboratorio más una práctica extra a modo de evaluación. Las prácticas de la asignatura y subidas al repositorio de GitHub son:

• Parte 1 - Perceptrón simple y Adaline.

• Parte 2 – Algoritmo LMS y variantes. Estructuras.

• Parte 3 - Perceptrón multicapa (I).

• Parte 4 - Perceptrones multicapa con Keras.

• Parte 5 - Redes Convolucionales.

• Parte 6 - Lógica Borrosa.

• Parte 7 – Neuroborrosos.

📄 Licencia

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