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 Director
Defence university: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea
Year of defence: 1995
- Nadal Batle Nicolau Chair
- Manuel Graña Romay Secretary
- Josep Blat Gimeno Committee member
- Clemente Rodríguez Lafuente Committee member
- Francisco Javier Torrealdea Folgado Committee member
Type: Thesis
Abstract
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.