Koniocortex-like network unsupervised learning surpasses supervised results on WBCD breast cancer database

Fombellida Vetas, Juan; Andina De La Fuente, Diego y Ropero-peláez, Francisco (2017). Koniocortex-like network unsupervised learning surpasses supervised results on WBCD breast cancer database. "Lecture Notes in Computer Science", v. 10338 (n. II); pp. 32-41. ISSN 0302-9743.

Descripción

Título: Koniocortex-like network unsupervised learning surpasses supervised results on WBCD breast cancer database
Autor/es:
  • Fombellida Vetas, Juan
  • Andina De La Fuente, Diego
  • Ropero-peláez, Francisco
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: Lecture Notes in Computer Science
Fecha: 2017
Volumen: 10338
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Otro
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Koniocortex-Like Network is a novel category of Bio-Inspired Neural Networks whose architecture and properties are inspired in the biological koniocortex, the ?rst layer of the cortex that receives information from the thalamus. In the Koniocortex-Like Network competition and pattern classi?cation emerges naturally due to the interplay of inhibitory interneurons, metaplasticity and intrinsic plasticity. Recently proposed, it has shown a big potential for complex tasks with unsupervised learning. Now for the ?rst time, its competitive results are proved in a relevant standard real application that is the objective of state-ofthe-art research: the diagnosis of breast cancer data from the Wisconsin Breast Cancer Database

Más información

ID de Registro: 50146
Identificador DC: http://oa.upm.es/50146/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:50146
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 12 Abr 2018 11:10
Ultima Modificación: 12 Abr 2018 11:10
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