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http://repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/5707
Título : | Memorias asociativas alfa-beta simplificadas |
Autor : | Yañez Márquez, Cornelio Catalán Salgado, Edgar Armando |
Palabras clave : | Pattern recognition systems (Data processing) |
Fecha de publicación : | 2007 |
Editorial : | Instituto Politécnico Nacional. Centro de Investigación en Computación |
Resumen : | Las memorias asociativas son modelos computacionales que permiten relacionar patrones de entrada y salida, y posteriormente recuperar el patrón correspondiente de salida a partir del de entrada, aunque éste haya sido alterado. Uno de los modelos sobresalientes de hoy en día, son las memorias asociativas Alfa-Beta, las cuales se encuentran entre las mejores reportadas en la literatura científica actual, debido a su capacidad de almacenamiento, velocidad y tolerancia a patrones alterados. Aunque las memorias asociativas Alfa-Beta estén entre las más rápidas de las conocidas actualmente, al momento de usarlas con problemas reales, que incluyen cientos o miles de características, todavía se nota la lentitud, ya sea al momento de entrenarlas o de recuperar información de ellas. Por lo anterior mencionado, en esta tesis se presentan nuevos algoritmos que reducen drásticamente el tiempo de aprendizaje y recuperación. Estos nuevos algoritmos están basados en los operadores alfa y beta y por consiguiente ninguna de las cualidades de las memorias es afectada; en otras palabras, se conserva su capacidad de almacenamiento y su tolerancia ante patrones alterados. // The associative memories are computational models that allows to associate input patterns with output patterns, and later recover the corresponding output pattern from the input pattern although this was alterated in some way. One of the outstanding models of the associative memories are the Alpha Beta associative memories, this are between the bests reported in the actual scientific literature due to their storage capacity, velocity and noise tolerance. Although the Alpha-Beta associative memories are one of the fastest models of these days, at the moment of use it with real problems, that have thousands of characteristics, still are slow, whichever at the training phase or the recall phase Due to the above mentionated, in this thesis are proposed new methods that reduce drastically the learning and recall time. This new algorithms are based on the alpha and beta operators and due to this no one of the qualities of the memories is affected, in other words their storage capacity and their tolerance to alterated patterns are conserved. |
Descripción : | Maestría en Ciencias de la Computación |
URI : | http://www.repositoriodigital.ipn.mx/handle/123456789/5707 |
Aparece en las colecciones: | Maestría |
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