Una visión unificada de las redes neuronales y la estadística multivariante

Resumen

La memoria presentada, tiene como objetivo unificar en un marco de carácter estadístico los métodos tradicionales de clasificaión y los modelos de redes neuronales (RNA's). Su contenido aborda tres aspectos: * Un trabajo de síntesis, orientado a agrupar y cohesionar un cuerpo considerable de fundamentación estadística que encuadre las redes neuronales en dicha disciplina. * Un trabajo experimental, basado en la simulación computerizada y el análisis estadístico de los resultados, con el que se pretende aportar información precisa del comportamiento de los modelos neuronales y evaluar los factores de mayor influencia. De este trabajo pudo deducirse: A,- La superioridad de modelos de clasificación cuando trabajan de manera cooperativa con los estadísticos. B,- El aumento de la complejidad computacional cuando se le exige a las RNA's por encima de sus posibilidades. C,- El efecto cuadrático de la dispersión de los datos sobre las aproximaciones asintóticas realizadas por RNA's. D,- La eficacia de las redes neuronales para estimar funciones de densidad. E,- La eficacia de las redes neuronales en las clasificación de muestras atípicas. F,- La idoneidad de la teoría de la información aplicada al contexto neuronal y su eficacia en los procesos de reducción de dimensión al usar como función criterio la distancia entropía.