Este artículo muestra una forma para aplicar el concepto de complejidad a redes neuronales artificiales, particularmente a las que utilizan el método backpropagation. Apoyados en el principio hologramático del pensamiento complejo se encontró un método para preparar los datos de entrada a la red neuronal de acuerdo con los valores esperados de las salidas, separando los datos en dos conjunto los cuales tienen como patrones de entrenamiento el promedio de cada conjunto de datos.
This article shows a way to apply the concept of complexity to artificial neural networks, particularly those that use the backpropagation method. Supported by the hologrammatic principle of complex thinking, a method was found for preparing input data to the neural network according to the expected values of the outputs, separating the data into two sets which have the training average as a set. of data
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