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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| Veröffentlicht in: | Revista UIS Ingenierías |
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| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artigo |
| Sprache: | Espanhol |
| Veröffentlicht: |
Universidad Industrial de Santander
2011
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| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=553756875005 |
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