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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 TierraResponsable: Dirección de Investigación