1. Repositorio de Tesis DGBSDI
  2. TESIUNAM
  3. Tesis de maestría
Use el DOI o este identificador para enlazar este recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14330/TES01000220760
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorKuri Morales, Ángel Fernando-
dc.creatorJuarez Almaraz, Federico
dc.date.created2005-12-22T00:00:00-
dc.date.issued2005
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14330/TES01000220760-
dc.format.extent1 recurso en línea (74 páginas)
dc.format.mediumcomputadora
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.languagespa-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.source.urihttps://tesiunam.dgb.unam.mx/F?current_base=TES01&func=direct&doc_number=000220760
dc.subjectRedes neuronales (Computación)
dc.subject.classificationCiencias Físico - Matemáticas y de las Ingenierías
dc.titleAnalisis comparativo de modelos de aprendizaje derivados de redes : neuronales y aproximacion polinomial multivariada
dc.typeTesis de maestría
dcterms.contributorKuri Morales, Ángel Fernando::orcid::0000-0003-0111-810X::role::asesorTesis-
dcterms.creatorJuarez Almaraz, Federico::si::SinIdentificador
dc.degree.nameMaestría en Ciencia e Ingeniería de la Computación
dc.degree.grantorUniversidad Nacional Autónoma de México
dc.identifier.urlhttp://132.248.9.195/ptd2005/03063/0220760/Index.html
dc.format.supportrecurso en línea
dc.degree.departmentInstituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas-
dc.identifier.classification001-03063-J1-2005-
dc.degree.levelMaestría
dc.rights.accessrightsAcceso en línea sin restricciones
dc.type.versionpublishedVersion
dc.publisher.locationMX
dc.date.modified2023-11-25T00:00:00-
Aparece en las colecciones: Tesis de maestría

Texto completo:
Archivo Descripción Tamaño Formato  
000220760.mrcRegistro bibliográfico en formato MARC1.36 kBMARCVisualizar/Abrir
0220760_A1.pdfTexto Completo1.44 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del recurso


Este recurso está sujeto a una Licencia Creative Commons Creative Commons