Máquina de Boltzmann de alto ordenuna red neuronal con técnicas de Monte Carlo para modelado de distribuciones de probabilidad
- Alicia Emilia D'Anjou D'Anjou Directeur/trice
Université de défendre: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea
Année de défendre: 1995
- Nadal Batle Nicolau President
- Manuel Graña Romay Secrétaire
- Josep Blat Gimeno Rapporteur
- Clemente Rodríguez Lafuente Rapporteur
- Francisco Javier Torrealdea Folgado Rapporteur
Type: Thèses
Résumé
EL OBJETIVO DE LA TESIS ES EL ESTUDIO TEORICO DE LA MAQUINA DE BOLTZMANN DE ALTO ORDEN, LA MB ES UNA TECNICA ESTADISTICA QUE HA SURGIDO EN EL CAMPO DE LAS REDES NEURONALES Y CUYO PROPOSITO ES MODELAR DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD SOBRE VARIABLES BINARIAS. EL USO DE TECNICAS DE MONTE CARLO EN SU ALGORITMO DE APRENDIZAJE PERMITE TRATAR DISTRIBUCIONES DEFINIDAS SOBRE UN NUMERO GRANDE DE VARIABLES. EN LA TESIS SE OBTIENEN RESULTADOS SOBRE CONVERGENCIA DEL ALGORITMO DE APRENDIZAJE, UNICIDAD Y CARACTERIZACION DE LA DISTRIBUCION APRENDIDA. ASI MISMO SE ESTUDIA LA DETERMINACION DE LA ESTRUCTURA DE LA MB DE ALTO ORDEN A PARTIR DE MAPAS DE INDEPENDENCIA.