Tipos de redes por extensión

Tipos de redes por extensión

ملاحظات

La Extensión de la Universidad de Minnesota realizó un análisis de redes sociales (ARS) para examinar su alcance a las organizaciones externas a la Universidad de Minnesota. El estudio descubrió que su red de extensión era amplia en su alcance y fuerte en sus conexiones. El estudio concluyó que el SNA ofrece un método único para describir y medir el alcance de la Extensión y que el SNA puede ser utilizado eficazmente para examinar los patrones internos en torno a la extensión, al tiempo que informa de las estrategias para mejorar la alineación y un mayor aprovechamiento de los conocimientos institucionales. Los resultados indican que el SCN tiene un gran potencial para mejorar los informes, desarrollar la colaboración interna y llevar a cabo evaluaciones de impacto en todo el sistema.

Red local

Sea el conjunto de datos de entrenamiento , donde es el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento. La instancia número tres del conjunto de datos de entrenamiento es , donde es el número total de la característica de las instancias, y la etiqueta de la instancia número tres es . Para evaluar el rendimiento de la ENN, la función de tasa de error se define a continuación:

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En primer lugar, se establecen los pesos de conexión iniciales de acuerdo con el rango de los dominios clásicos y se calculan los centros de clase iniciales de cada clase. A continuación, introduzca el conjunto de datos de entrenamiento. Supongamos que se lee la tercera instancia de entrenamiento. Utilice el para calcular la distancia entre la instancia de entrenamiento y la clase th como sigue:

Si , encuentre el , tal que . Si , entonces introduzca la siguiente instancia de entrenamiento y calcule el ; de lo contrario, actualice los centros y pesos de la clase th y de la clase th como (4)-(5). Repita los pasos anteriores hasta que el proceso de entrenamiento haya convergido o la tasa de error total haya llegado a un valor preestablecido.(a)Actualice los centros de las clases th y th:

Los tres términos de la parte derecha de (7) corresponden a las regiones , , y de la figura 4. Los parámetros y denotan los límites de las clases. Los parámetros y denotan los límites en la integral, delimitando las regiones en la figura donde los valores de pertenencia están por debajo del umbral y por encima del umbral.

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Explorar los diferentes tipos de redes

Una red es cualquier número de sistemas informáticos independientes que están interconectados para que sea posible el intercambio de datos. Para ello, los sistemas en red deben estar conectados no sólo físicamente, sino también lógicamente. Esta última se establece mediante protocolos de red especiales, como el TCP (Transmission Control Protocol). Incluso dos ordenadores conectados entre sí pueden considerarse una red.

Las redes se establecen para transferir datos de un sistema a otro, o para compartir recursos, como servidores, bases de datos e impresoras en la red. Según el tamaño y el alcance de la red informática, se pueden diferenciar distintas dimensiones de red. Los tipos de red más importantes son:  La conexión física, en la que se basan estos tipos de red, puede estar conectada por cable o implementada en base a la tecnología inalámbrica. Las redes de comunicación físicas suelen ser la base de varias redes de comunicación lógicas, las llamadas redes privadas virtuales (VPN). Éstas utilizan un medio de transferencia físico común, por ejemplo un cable de fibra de vidrio, a la hora de transferir datos y se asignan a redes virtuales lógicamente diferentes mediante un software de tunelización.

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Wan

ResumenLos tipos de redes neuronales de extensión 1 y 2 han sido propuestos en mi reciente artículo. En esta secuela, este artículo propondrá una nueva red neuronal de extensión llamada ENN-3. La ENN-3 es una red neuronal de tres capas y un clasificador de patrones. Muestra la misma capacidad que los sistemas de memoria humana de mantener las características de estabilidad y plasticidad al mismo tiempo, y puede producir pesos significativos después del aprendizaje. La ENN-3 puede resolver los problemas separables lineales y no lineales. Los resultados experimentales de dos conjuntos de datos de referencia verifican la eficacia de la ENN-3 propuesta.

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