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https://hdl.handle.net/20.500.12008/42632
Cómo citar
| Carreras: | Licenciatura en Matemática |
| Código de la carrera: | 65 |
| Tipo de la carrera: | Grado |
| Unidad Curricular (Programa): | Programa de Seminario: Redes Neuronales Diferenciales |
| Código del programa: | BG987_2023 |
| Año desde que se dicta: | 2023 |
| Fecha de publicación: | 2023 |
| Código del plan: | 639 |
| Código de unidad curricular (curso): | BG987 |
| Objetivos del curso: | 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. |
| Responsable: | Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ciencias. Comisión de Carrera Matemática |
| Licencia: | Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0) |
| Tipo: | Programa |
| Cita: | Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ciencias. Comisión de Carrera Matemática. Programa de Seminario: Redes Neuronales Diferenciales [en linea] 2023. Plan 2014. |
| Aparece en las colecciones: | Unidad Curricular (Programas) - Facultad de Ciencias |
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