2: Filtrando Ruido con Perceptrón LMS: Analizado y Explicado con Sentido Práctico (Serie Tutorial:  Programando Redes Neuronales Artificiales Paso a Paso con Python) por Eric Joel Barragán González

2: Filtrando Ruido con Perceptrón LMS: Analizado y Explicado con Sentido Práctico (Serie Tutorial: Programando Redes Neuronales Artificiales Paso a Paso con Python) por Eric Joel Barragán González

Titulo del libro: 2: Filtrando Ruido con Perceptrón LMS: Analizado y Explicado con Sentido Práctico (Serie Tutorial: Programando Redes Neuronales Artificiales Paso a Paso con Python)

Autor: Eric Joel Barragán González

Número de páginas: 101 páginas

Fecha de lanzamiento: March 12, 2017

Eric Joel Barragán González con 2: Filtrando Ruido con Perceptrón LMS: Analizado y Explicado con Sentido Práctico (Serie Tutorial: Programando Redes Neuronales Artificiales Paso a Paso con Python)

2: Filtrando Ruido con Perceptrón LMS: Analizado y Explicado con Sentido Práctico (Serie Tutorial: Programando Redes Neuronales Artificiales Paso a Paso con Python) por Eric Joel Barragán González fue vendido por EUR 8,50 cada copia. Contiene 101 el número de páginas.. Regístrese ahora para tener acceso a miles de libros disponibles para su descarga gratuita. El registro fue libre.

Codifica tu propio Perceptrón Simple linea a linea, explicado y analizado con sentido práctico. Comienza copiando y aprende con explicaciones y ejercicios guiados, permitiéndote adquirir experiencia para configurar tus propios Perceptrones, y acortar tu curva de aprendizaje, acompañándote con comentarios de mi propia experiencia. "2: Perceptrón LMS como Filtro" es el Segundo Libro de la Nueva Serie Tutorial: "Programando Redes Neuronales Artificiales Paso a Paso", un camino de aprendizaje y experimentación con sentido práctico.

Aprende Algoritmos de Redes Neuronales Artificiales con esta Serie Tutorial, codificando tus propios Perceptrones; con ejemplos sencillos, pero completos, funcionales y probados. Además contiene explicaciones de las partes que lo componen para tu mejor entendimiento. Y a medida que avance la Serie, cada nuevo algoritmo irá incorporando nuevos elementos, y los ejemplos y ejercicios aumentando la capacidad de resolver problemas más complejos.

Los ejercicios están orientados a que distingas donde puedes comenzar a experimentar, y las observaciones pensadas para que te des cuenta de que está pasando, y a donde te están llevando tus cambios; con lo que acumularás elementos para que llegues a diseñar y configurar tus propios Perceptrones, adecuados a las necesidades de tus proyectos, ya sea un robot o una aplicación para toma de decisiones. Además así tendrás elementos para entender más fácilmente otros Algoritmos de Perceptrones, aunque la serie ya incluye de los más usados.

Así que me enfoco en guiarte con experimentación por el fascinante mundo de las Redes Neuronales Artificiales, codificándolo por si mismo, para que aceleres tu aprendizaje, lo cual pretendo facilitar con al menos un ejemplo completo por Libro y problemas que puede resolver el mismo.

Los ejemplos están en lenguaje Python, pues no solo es fácil de aprender y entender, además es muy utilizado, y por su claridad, ayuda a que entiendas mejor los algoritmos, e incluso si lo codificas en otro lenguaje; por otro lado se está desarrollando una serie paralela en lenguaje C que es muy utilizado en proyectos de electrónica y PC, genera ejecutables eficientes, que en RNA de gran escala, o proyectos de recursos reducidos, es importante; así que si tu lenguaje es el C o te interesa aplicarlo a tus proyectos, puedes también seguir la otra Serie.

Con la Serie podrás aprender a:

Evaluar las necesidades y recursos de tu Proyecto

Seleccionar que tipo de RNA emplear en tu proyecto

Diseñar tu propia topología de RNA

Parametrizar la topología y facilitar su mejora dinámicamente, con menos recodificación

Configurar tu RNA de acuerdo a tus necesidades.

Distinguir cuales son las partes que consumen más tiempo de computo, para producir una topología y código finales de desempeño eficiente, con consumo de memoria controlada.