%0 Journal Article
%T Redes neuronales recurrentes para el an¨¢lisis de secuencias
%A Isis Bonet Cruz
%A Sain Salazar Mart¨ªnez
%A Abdel Rodr¨ªguez Abed
%A Ricardo Grau ¨¢balo
%J Revista Cubana de Ciencias Inform¨¢ticas
%D 2011
%I Universidad de las Ciencias Inform¨¢ticas
%X En este trabajo se realiza un estudio de la importancia de las redes recurrentes y de su naturaleza en an¨¢lisis de secuenciales o se ales donde es muy importante tener en cuenta el pasado o el futuro. Se muestra la fortaleza de estos m¨¦todos para analizar secuencias de tama o variable, por su despliegue en el tiempo en funci¨®n del tama o de la entrada.  Se construyen espec¨ªficamente redes neuronales recurrentes bidireccionales, como una especificaci¨®n de redes recurrentes, mostrando la potencialidad de las mismas en sistemas no causales, donde las entradas pueden depender de entradas de tiempos pasados y futuros. Adem¨¢s se desarrolla una plataforma para implementar redes recurrentes din¨¢micas, con algoritmo de aprendizaje Backpropagation Trough Time; que permiten desarrollar redes para cualquier problema donde las entradas son secuencias analizadas en el tiempo y la salida son otras secuencias o simplemente descriptores de funciones o propiedades de las mismas.
%K redes neuronales
%K redes neuronales recurrentes
%K sistemas din¨¢micos
%K sistemas no causales
%U http://10.34.33.5/Rcci/index.php/rcci/article/view/30