Efectos de la estructura estadística de los datos en la implementación de la red neuronal autosupervisada
DOI:
https://doi.org/10.21754/tecnia.v23i1.68Palabras clave:
Análisis de componentes principales, Algoritmo hebbiano, Reducción de dimensionalidadResumen
La presente investigación plantea como objetivo estudiar aspectos técnicos relacionados con la implementación de la red neuronal de Análisis de Componentes Principales (ACP) en términos de su capacidad predictiva, generalización y precisión con el fin de establecer criterios óptimos para su validación, evaluación del desempeño e implementación. Para ello, se plantea la hipótesis de que la estructura estadística de los datos influye significativamente en el óptimo desempeño de la red neuronal de ACP en el contexto no supervisado. Se demostró que el algoritmo Hebbiano de la fase de aprendizaje garantiza la calidad de representación de la red debido a que capitaliza eficientemente la información en escenarios con varianza generalizada grande.
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