Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/119146
Título : Universal approximation results on artificial neural networks
Autoría: Ocáriz Gallego, Jesús
Tutor: Fernández Barta, Montserrat
Resumen : En este proyecto, presentamos una visión general de los resultados de la aproximación universal con las redes neuronales en los espacios de función y proporcionamos algunos resultados nuevos para los espacios variables de Lebesgue. Las redes neuronales artificiales son uno de los temas más estudiados en las matemáticas en particular, y en la ciencia en general, en los últimos años. Entre otras muchas características, presentan la interesante propiedad de que, para determinadas funciones de activación, las redes neuronales de avance con una sola capa oculta pueden utilizarse para aproximar funciones en algunos espacios funcionales, lo que hace que su estudio sea fundamental en este contexto. El objetivo principal de este proyecto es ofrecer un resumen bien motivado y autónomo de todos los resultados anteriores que existen en la aproximación con redes neuronales en determinados espacios de función, así como proporcionar algunos nuevos para los espacios de Lebesgue. Para ello, introducimos todos los conceptos básicos que son necesarios para entender estos resultados de aproximación y mostramos la historia de la evolución de dichos resultados durante los últimos años, lo que nos lleva a nuestros nuevos resultados en ese campo.
Palabras clave : redes neuronales
espacios de Lebesgue variables
aproximación universal
Tipo de documento: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Fecha de publicación : jun-2020
Licencia de publicación: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/  
Aparece en las colecciones: Bachelor thesis, research projects, etc.

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