Máquina de Boltzmann de alto orden: una red neuronal con técnicas de Monte Carlo para modelado de distribuciones de probabilidad

• Autores: Francisco Xabier Albizuri Irigoyen
• Directores de la Tesis: Alicia Emilia D'Anjou D'Anjou (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea ( España ) en 1995
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Nadal Batle Nicolau (presid.) , Manuel Graña Romay (secret.) , Josep Blat Gimeno (voc.) , Clemente Rodríguez Lafuente (voc.) , Francisco Javier Torrealdea Folgado (voc.)
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• Resumen

  • 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.