Red Neuronal Artificial Aplicada Al Estudio De La Corrupción

Resumen del libro

En este trabajo se aplico un modelo predictivo de clasificacion basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA) Perceptron Multicapa (MLP) asociadas al algoritmo de aprendizaje backpropagation, con el proposito de estimar las caracteristicas o sintomas que presenta un pais catalogado como mas o menos corrupto, se compararon los resultados con los obtenidos por otros modelos similares en aplicacion pero basados en caracteristicas parametricas convencionales y se contrastaron a su vez con los resultados teoricos esperados de acuerdo a estudios previos sobre los determinantes de la corrupcion internacional. El Perceptron Multicapa (MLP) obtuvo excelentes resultados en cuanto al poder de clasificacion y estimacion de las relaciones funcionales con respecto a otros modelos convencionales y los planteamientos teoricos.

Ficha del Libro

• Número de páginas: 72
• Autor: Cristian Johan Picon Viana
• Tamaño: 1.75 - 2.28 MB
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Opinión de la crítica