Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/42632
MetadatoEtiquetaValorIdioma
dc.date.accessioned Fecha ingreso 2024-02-26T11:46:08Z-
dc.date.available Fecha disponible 2024-02-26T11:46:08Z-
dc.date.issued Año de publicación 2023-
dc.description.abstract Resumen El objetivo principal de este curso es presentar dos formas de un modelo híbrido de gran interés actual que combina redes neuronales y ecuaciones diferenciales. Por un lado, se encuentran las redes neuronales diferenciales (Neural ODE) de Chen et al (2019), que utilizan una dinámica continua regida por ecuaciones diferenciales ordinarias para modelar datos. Por otro lado, están las Ecuaciones Diferenciales Universales (UDEs de Rackaukas et al. 2020) que son sistemas de ecuaciones diferenciales donde el campo vectorial es parcialmente estimado por redes neuronales.es
dc.format.mimetype Formato application/pdfes
dc.identifier.citation Citación Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ciencias. Comisión de Carrera Matemática. Programa de Seminario: Redes Neuronales Diferenciales [en linea] 2023. Plan 2014.es
dc.identifier.uri URI https://hdl.handle.net/20.500.12008/42632-
dc.language.iso Idioma eses
dc.publisher Editorial Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ciencias. Comisión de Carrera Matemáticaes
dc.rights.licence Licencia Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)es
dc.title Título Programa de Seminario: Redes Neuronales Diferencialeses
dc.type Tipo de documento Programaes
udelar.degree.code Código de la carrera 65es
udelar.degree.name Carreras Licenciatura en Matemáticaes
udelar.degree.type Tipo de la carrera Gradoes
udelar.plan.code Código del plan 639es
udelar.program.code Código del programa BG987_2023es
udelar.program.issued Año desde que se dicta 2023es
udelar.subject.code Código de unidad curricular (curso) BG987es
FicherosDescripciónTamañoFormato
BG987_2023.pdf — 94.29 KB Adobe PDF