TEORIA APROXIMACION RNU
Páginas: 3 (714 palabras)
Publicado: 15 de diciembre de 2015
UNIVERSIDAD DR
ANDRES BELLO
FACULTADAD:
CIENCIAS ECONOMICAS.
CATEDRA:
REDES NEURONALES
CATEDRATIC@:
ING. JOSE MANUEL TOBAR ALEMAN
ALUMNO:
WALTER EDINELSON MARIN GUARDADO
TEMA:TEORIA DE LA APROXIMACION EN RNU
FRCHA DE ENTREGA: 30/09/2015
TEORIA DE LA APROXIMACION EN RNU
Aproximar significa en matemáticas sustituir ciertos objetos bajo interés por otros más amigablesque denotaremos por .
El objetivo es obtener cierta información relativa a . Es muy frecuente que sea la incógnita de un problema.
Resolver dicho problema significa obtener, con muchasdificultades, cierta información.
Sobre la base de los datos que ofrece el problema encontramos un elemento - posiblemente en otro espacio más simple que el original donde habita - que es portador de informaciónrelativa a .
Esto último sería un método de solución. La Teoría de Aproximación intenta decirnos cómo construir , y cómo medir la calidad de la información que éste último nos brinda.
Es típicoabordar la construcción de una sucesión tal que , en el sentido de que es portador de información sobre , y que la correspondiente calidad aumenta cuando
Interesa entonces estudiar la relación entrela calidad y la complejidad (tamaño de n), cuando .
La Teoría de la Aproximación es uno de los dos grandes pilares en los que se apoya el Análisis Numérico
Las redes neuronales artificiales sonsistemas de procesamiento masivamente paralelo, compuestas de una gran cantidad de unidades simples que son modelos simplificados de las neuronas biológicas de donde toman su nombre, altamenteinterconectadas cuyo comportamiento global, debido a interacciones locales, emula algunos procesos de la mente.
En toda red neuronal se consideran básicamente tres tipos de unidades:
1. Unidades de Entrada que,como su nombre 10 indica, reciben los valores de entrada del sistema y los pasan a otras unidades.
2. Unidades de salida que contienen los valores de "respuesta" de la red neuronal después de cada...
UNIVERSIDAD DR
ANDRES BELLO
FACULTADAD:
CIENCIAS ECONOMICAS.
CATEDRA:
REDES NEURONALES
CATEDRATIC@:
ING. JOSE MANUEL TOBAR ALEMAN
ALUMNO:
WALTER EDINELSON MARIN GUARDADO
TEMA:TEORIA DE LA APROXIMACION EN RNU
FRCHA DE ENTREGA: 30/09/2015
TEORIA DE LA APROXIMACION EN RNU
Aproximar significa en matemáticas sustituir ciertos objetos bajo interés por otros más amigablesque denotaremos por .
El objetivo es obtener cierta información relativa a . Es muy frecuente que sea la incógnita de un problema.
Resolver dicho problema significa obtener, con muchasdificultades, cierta información.
Sobre la base de los datos que ofrece el problema encontramos un elemento - posiblemente en otro espacio más simple que el original donde habita - que es portador de informaciónrelativa a .
Esto último sería un método de solución. La Teoría de Aproximación intenta decirnos cómo construir , y cómo medir la calidad de la información que éste último nos brinda.
Es típicoabordar la construcción de una sucesión tal que , en el sentido de que es portador de información sobre , y que la correspondiente calidad aumenta cuando
Interesa entonces estudiar la relación entrela calidad y la complejidad (tamaño de n), cuando .
La Teoría de la Aproximación es uno de los dos grandes pilares en los que se apoya el Análisis Numérico
Las redes neuronales artificiales sonsistemas de procesamiento masivamente paralelo, compuestas de una gran cantidad de unidades simples que son modelos simplificados de las neuronas biológicas de donde toman su nombre, altamenteinterconectadas cuyo comportamiento global, debido a interacciones locales, emula algunos procesos de la mente.
En toda red neuronal se consideran básicamente tres tipos de unidades:
1. Unidades de Entrada que,como su nombre 10 indica, reciben los valores de entrada del sistema y los pasan a otras unidades.
2. Unidades de salida que contienen los valores de "respuesta" de la red neuronal después de cada...
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