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TI - Análisis gráfico de la neuro-dinámica en un robot capaz de realizar aprendizaje imitativo
AU - Sterpin Buitrago, Dante Giovanni
AU - Martínez Santa, Fernando
AB - El Perceptrón multicapa es una red neuronal artificial
capaz de aprender a funcionar de cierta forma deseable mediante ejemplos y, una vez entrenado, es capaz de responder correctamente en situaciones para
las cuales no se le entrenó explícitamente, debido a
su capacidad de generalización. Dichos ejemplos los
especifica el diseñador o pueden asimilarse con el
apoyo de un mapa auto-organizado. En el presente artículo se presentan la verificación del entrenamiento y
el análisis del funcionamiento del Perceptrón multicapa empleado durante el desarrollo de un modelo de
aprendizaje por imitación, enfocado al desplazamiento de un robot móvil en un espacio bidimensional.
Esto se logró diseñando un método de comparación
entre las gráficas de los atractores generados por el robot instructor y el robot aprendiz. Dicho método esta
soportado en procesamiento digital de imágenes.
DA - 2015
KW - Red neuronal artificial
KW - Perceptrón multicapa
KW - Aprendizaje supervisado
KW - Mapa auto-organizado de Kohonen
KW - Perceptrón auto-supervisado
KW - Aprendizaje imitativo
KW - Atractor caótico
UR - https://repositorio.cun.edu.co/handle/cun/4380
ER -