Aproximacion conexionista a la separacion optima de clases en sentido bayesiano

Tesis doctoral de Andreu Catala Mallofre

En este trabajo se introducen diversos conceptos relacionados con la separabilidad de las funciones logicas, calculadas a partir de la comparacion entre las probabilidades bayesianas de pertenencia a cada una de las clases para todos los elementos de la funcion, y su clasificacion real. Se demuestra la validez de la metodología introduciendo en la busqueda y sintesis de funciones logicas linealmente separables, teniendo en cuenta su simplicidad, basada en calculos directos y no por procesos iterativos. finalmente, se desarrolla un metodo de sintesis para funciones no linealmente separables, basado en un perceptron multicapa con el algoritmo de aprendizaje derivado del metodo anterior.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Aproximacion conexionista a la separacion optima de clases en sentido bayesiano«

  • Título de la tesis:  Aproximacion conexionista a la separacion optima de clases en sentido bayesiano
  • Autor:  Andreu Catala Mallofre
  • Universidad:  Politécnica de catalunya
  • Fecha de lectura de la tesis:  01/01/1994

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Josep Aguilar Martin
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: Josep Amat Girbau
    • Elena Valderrama Valles (vocal)
    • Daniel Esteve (vocal)
    • Ton Sales Porta (vocal)

 

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