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520.3.#.a: En este artículo se presenta una red neuronal-wavelet basada en la minimización de la norma L1 para aprendizaje de series de tiempo caóticas. El método propuesto, el cuál se basa en un análisis multi-resolución, utiliza wavelets como funciones de activación en la capa oculta de la red neuronal-wavelet. Se propone utilizar la norma L1, en lugar de la tradicional norma L2, debido a que la norma L1 es superior a la norma L2 cuando la señal tiene distribuciones sesgadas o de colas pesadas. Se presenta una comparación del método propuesto con esquemas reportados previamente utilizando series de tiempo caóticas conocidas. Los resultados de simulación revelan que la red neuronal-wavelet basada en la norma L1 tiene una mejor eficiencia que la red neuronal con propagación hacia atrás y la red neuronal-wavelet basada en la tradicional norma L2 cuando se aplica a datos sintéticos.

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doi: https://doi.org/10.22201/icat.16656423.2005.3.03.561

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245.1.0.b: Wavelet-Network based on L1-Norm minimisation for learning chaotic time series

last_modified: 2024-03-19 14:00:00

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