Acotación del error de modelos de redes neuronales aplicados al pronóstico de series de tiempo
Las redes neuronales artificiales son una importante técnica en el pronóstico de series de tiempo no lineales. Sin embargo, el entrenamiento de las redes neuronales es una tarea difícil, a causa de la presencia de muchos puntos óptimos locales y a la irregularidad de la superficie de error. En este...
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| Publicado no: | Revista UIS Ingenierías |
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| Autor principal: | |
| Formato: | Artigo |
| Idioma: | Espanhol |
| Publicado em: |
Universidad Industrial de Santander
2011
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=553756875005 |
| Tags: |
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