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Entradas en este sitio con 'algoritmos'

  • Entrenamiento de Redes Neuronales: mejorando el Gradiente Descendiente
    El procedimiento utilizado para llevar a cabo el proceso de aprendizaje en una red neuronal se denomina  entrenamiento . Aunque hay uno, el del Gradiente Descendiente , qu
  • Problemas de Satisfacción de Restricciones
    La resolución de Problemas de Satisfacción de Restricciones ( PSR , por sus siglas en español, o CSP por sus siglas en inglés) es un conjunto de técnicas utilizadas para l
  • Classical elements in NetLogo: Fire
    Following with the simulation of Classical Elements in NetLogo , and after Earth and Water , we will address in this post how to simulate some fire features, but taking in
  • Classical elements in NetLogo: Water
    After  Earth , and to continue with the simulation of Classical Elements in NetLogo , in this post we will give some simple, but very graphical and good looking, models to
  • Classical elements in NetLogo: Earth
    With this post we begin a series of posts that aim to simulate the creation and behavior of the 4 classic elements of nature in NetLogo: Earth, Water, Fire and Air. In thi
  • Self Organizing Maps (SOM) in NetLogo
    In this post we present how to implement Self Organizing Maps (Kohonen, 1992) in NetLogo. Specifically, we will implement two versions, a first introduction example to pro
  • Artificial Neural Networks in NetLogo
    As a way to continue with AI algorithms implemented in  NetLogo , in this post we will see how we can make a simple model to investigate about Artificial Neural Networks (
  • Local Search Algorithms in NetLogo
    In this post we will see implementations of a couple of methods that, starting from initial states, will search in the state space by local moves that take us closer to th
  • A General A* Solver in NetLogo
    Among the different search algorithms that make use of partial information by using heuristics, the most famous is the A* algorithm, and in this post we will present sever
  • A general BFS Solver in NetLogo
    In this post we will provide an agent based model that solves BFS in a generic way (as generic as it can be done with a standard  NetLogo  programming style). For that, we
  • Curso acelerado de Lógica Proposicional
    En esta entrada vamos a intentar dar un curso acelerado (aceleradísimo) acerca de qué es la  Lógica Proposicional  y de qué forma se pueden automatizar algunos de los prob
  • Ejercicios de Algoritmos Genéticos
    Aplica adecuadamente un procedimiento basado en Algoritmos Genéticos para resolver el problema del viajante. Resuelve el problema de las 8 reinas con un Algoritmo Genético
  • Aprendizaje por refuerzo: algoritmo Q Learning
    En entradas anteriores destacábamos dos tipos principales de aprendizaje automático: por una parte, el Aprendizaje Supervisado , y por otra el Aprendizaje no Supervisado .
  • Minimax: Juegos con adversario
    En entradas anteriores hemos visto estrategias de búsqueda para encontrar soluciones a problemas que se pueden expresar por medio de un espacio de búsqueda con estructura
  • Métodos combinados de aprendizaje
    En el campo del aprendizaje automático, los métodos combinados ( métodos de ensemble ) utilizan múltiples algoritmos de aprendizaje para obtener un rendimiento predictivo
  • Aprendizaje Inductivo: Árboles de Decisión
    Entre los diversos tipos de aprendizaje que podemos diferenciar, destaca el  aprendizaje inductivo , que se basa en el descubrimiento de patrones a partir de ejemplos. Ent
  • Búsquedas No Informadas
    Los algoritmos de búsqueda ciega o no informada no dependen de información propia del problema a la hora de resolverlo. Por lo que son algoritmos generales y se pueden apl
  • Introducción a las redes complejas
    Entre los avances realizados en redes complejas (tanto naturales como artificiales) destacan aquellos relacionados con las propiedades de mundo pequeño y libres de escala
  • Bases de Datos en Grafo
    En los últimos años ha aparecido una buena colección de bases de datos basadas en grafo mpara dar soluciones a diversos problemas que venían apareciendo en el mundo de las
  • Análisis Formal de Conceptos
    El análisis formal de conceptos proporciona una metodología para derivar una jerarquía de conceptos (como una ontología) a partir de una colección de objetos y las propied
  • Clasificación Supervisada y No Supervisada
    Los sistemas de clasificación supervisados son aquellos en los que, a partir de un conjunto de ejemplos clasificados ( conjunto de entrenamiento ), intentamos asignar una
  • Mapas Auto-Organizados
    Los  Self Organizing Maps  ( Mapas Auto-Organizados ), o  SOM , fueron inventados en 1982 por Teuvo Kohonen, profesor de la Academia de Finlandia, y proporcionan una forma
  • Introducción al Aprendizaje Automático
    Grosso modo, el  Aprendizaje Automático  (AA, o  Machine Learning,  por su nombre en inglés) es la rama de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo desarrollar t
  • Redes Neuronales: una visión superficial
    Una Red Neuronal Artificial ( RNA ) es un modelo matemático inspirado en el comportamiento biológico de las neuronas y en cómo se organizan formando la estructura del cere
  • Algoritmos de hormigas y el problema del viajante
    Los Algoritmos de Hormigas son  una metodología inspirada en el  comportamiento colectivo  de las hormigas en su búsqueda de alimentos. Se debe recordar que las hormigas s
  • PSO: Optimización por enjambres de partículas
    La  Optimización por Enjambres de Partículas  (conocida como  PSO , por sus siglas en inglés,  Particle swarm optimization ) es una técnica de optimización/búsqueda en el
  • Fractales
    El matemático  Benoît Mandelbrot  fue el responsable de desarrollar, en 1975, el concepto de fractal, que proviene del vocablo latino  fractus  (puede traducirse como “que
  • Sistemas Colectivos. Inteligencia Colectiva
    En esta entrada se describen fenómenos que sólo aparecen en sistemas compuestos por dos o más individuos . En particular, estamos interesados en los fenómenos colectivos q
  • Algoritmos Genéticos
    Los primeros ejemplos de lo que hoy podríamos llamar algoritmos genéticos aparecieron a finales de los 50 y principios de los 60, programados en computadoras por biólogos
  • Ejercicios de búsquedas locales
    Escribe modelos de NetLogo que sean capaces de aplicar adecuadamente los algoritmos de búsqueda local vistos en el tema. Aplica adecuadamente un procedimiento basado en Al
  • Búsquedas Informadas
    Es evidente que los  algoritmos de búsqueda ciega  (o  no informada ) serán incapaces de encontrar soluciones en problemas en los que el tamaño del espacio de búsqueda es
  • Ejercicios de Búsqueda Informada
    Realiza los mismos ejercicios que se propusieron para búsquedas ciegas pero aplicando el algoritmo A* visto en clase. Intenta utilizar diferentes funciones de heurística p
  • Lo imposible (de Fernando Orejas)
    En su famoso artículo de 1936, del que ya se ha hablado en otras entradas de este blog, Turing hacía varias cosas notables. Primero, definía un modelo de máquina (la máqui
  • Mapas semánticos: clasificación y representación
    El problema de la clasificación de objetos es, a grandes rasgos, uno de los problemas centrales de la investigación y donde, quizás de forma más clara, podemos observar la
  • Clustering por K-medias
     El  algoritmo de las K-medias  (presentado por MacQueen en 1967) es uno de los algoritmos de aprendizaje no supervisado más simples para resolver el problema de la  clust
  • Algoritmo A*
    El algoritmo de búsqueda A* se clasifica dentro de estos algoritmos de búsqueda informada. Fue presentado por primera vez en 1968 por Peter E. Hart, Nils J. Nilsson y Bert
  • Self Organizing Maps
    Los Self Organizing Feature Maps (Mapas de Características Auto-organizativos), o SOM, fueron inventados por Teuvo Kohonen, profesor de la Academia de Finlandia, y proporc
  • Algoritmo ID3
    Los algoritmos de árboles de decisión construyen modelos de regresión o clasificación en forma de estructura de árbol. Habitualmente, dividen el conjunto de datos en conju
  • Ejercicios de Búsqueda no Informada
    Muchos de los ejercicios que se plantean a continuación se pueden (y deben) resolver por diversos procedimientos de búsqueda, por lo que se propone que, a medida que se va
  • Espacios de estados
    Sin lugar a dudas, una de las principales características de la inteligencia es su capacidad para resolver problemas. Si consideramos una inteligencia como la humana, adem
  • Ejercicios NetLogo II
    Para comprobar que la realización de los siguientes ejericios es correcta se debe tener algún grafo creado en NetLogo, por ello se recomienda hacer todos en el mismo model
  • Clever Algorithms: Un libro de Jason Brownlee
    Implementing an Artificial Intelligence algorithm is difficult. Algorithm descriptions may be incomplete, inconsistent, and distributed across a number of papers, chapters
  • Algoritmos basados en Sistemas Colectivos
    Como parte del tema Sistemas Colectivos. Inteligencia Colectiva  del MCVA se han publicado 3 nuevos yutzus que abordan el análisis de algunas metodologías algorítmicas que
  • Sobre Traversals...
    Definición formal de Traversals sobre Esquemas de Grafos: Sea \(S(S_V,S_E)\) un grafo dirigido que llamaremos Esquema , a sus vértices les llamaremos tipos , y a sus arist
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    Jugando un poco con Alpha (de Wolfram) y la posibilidad de preparar widgets que hacen uso de sus herramientas es fácil crear pequeños juguetitos como estos (trabajan en in

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