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Professor Advisordc.contributor.advisorTapia Griñen, Pablo Eduardo,|d1970-
Authordc.contributor.authorCatalán Cabezas, Rubén Humberto 
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Economía y NegociosCL
Staff editordc.contributor.editorEscuela de Economía y AdministraciónCL
Admission datedc.date.accessioned2012-09-12T18:47:19Z
Available datedc.date.available2012-09-12T18:47:19Z
Publication datedc.date.issued2008
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/107907
Abstractdc.description.abstractEsta investigación evidencia las ventajas de automatizar el funcionamiento de una red neuronal, en el contexto de aplicaciones financieras de valoración de activos y portafolios. Demostramos que el establecimiento de forma manual de las funciones de activación tiene efectos adversos sobre la efectividad de la red; en términos de los niveles de error alcanzados. Se encuentra que el hacer una elección óptima puede disminuir entre un 20% y un 95% el ECM del modelo. Además se desarrollan las bases de un modelo teórico de resolución de Redes Neuronales que no requiere de la selección de una función de activación, ya que éstas son resultado del proceso de optimización del modeloCL
Lenguagedc.language.isoesCL
Publisherdc.publisherUniversidad de ChileCL
Keywordsdc.subjectIngeniería Comercial, mención en AdministraciónCL
Keywordsdc.subjectRedes neuronales Ciencia de la computaciónCL
Keywordsdc.subjectAutomatizaciónCL
Títulodc.titleAproximación al Desarrollo de Procesos Automatizados de Selección de Funciones de Activación en Redes Neuronales, y Evidencia de sus EfectosCL
Document typedc.typeTesis


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