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Avances en neurocomputación para resolver problemas demandantes de inferencia en la bioinformática y en las ciencias ambientales.

Objetivo

Obtener una nueva formulación de los modelos conexionistas de aprendizaje estadístico que resulte más eficiente y efectiva que los métodos de inferencia actualmente en la frontera (procesos gausianos, metodos kernel, vectores de soporte, etc.) para problemas retadores dentro de la biología computacional y las ciencias ambientales.


Tipo de proyecto

  • Fondos Sectoriales CONACYT

Área del conocimiento

Físico-Matemáticas y Ciencias de la Tierra

Responsable: Dr. José Arturo Berrones Santos

UANL
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