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Red Neuronal Artificial (MLP) Aplicada al Estudio de la Corrupción: Un análisis comparativo con otros modelos econométricos a la luz de la teoría - Couverture souple
Synopsis
En este trabajo se aplicó un modelo predictivo de clasificación basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA) Perceptrón Multicapa (MLP) asociadas al algoritmo de aprendizaje backpropagation, con el propósito de estimar las características o “síntomas” que presenta un país catalogado como más o menos corrupto; se compararon los resultados con los obtenidos por otros modelos similares en aplicación pero basados en características paramétricas convencionales y se contrastaron a su vez con los resultados teóricos esperados de acuerdo a estudios previos sobre los determinantes de la corrupción internacional. El Perceptrón Multicapa (MLP) obtuvo excelentes resultados en cuanto al poder de clasificación y estimación de las relaciones funcionales con respecto a otros modelos convencionales y los planteamientos teóricos.
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En este trabajo se aplicó un modelo predictivo de clasificación basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA) Perceptrón Multicapa (MLP) asociadas al algoritmo de aprendizaje backpropagation, con el propósito de estimar las características o “síntomas” que presenta un país catalogado como más o menos corrupto; se compararon los resultados con los obtenidos por otros modelos similares en aplicación pero basados en características paramétricas convencionales y se contrastaron a su vez con los resultados teóricos esperados de acuerdo a estudios previos sobre los determinantes de la corrupción internacional. El Perceptrón Multicapa (MLP) obtuvo excelentes resultados en cuanto al poder de clasificación y estimación de las relaciones funcionales con respecto a otros modelos convencionales y los planteamientos teóricos.
Biographie de l'auteur
Es profesor de Econometría en el Programa de Economía de la Universidad del Atlántico y Docente en el Programa de Economía de la Universidad del Norte en Colombia. Dedicado a la Docencia e Investigación en el sector de Educación Media. Investigador de Inmerk, Cartagena, Colombia. Economista, Magister en Economía y Especialista en Estadística.
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Red Neuronal Artificial (MLP) Aplicada al Estudio de la Corrupción
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Editorial Académica Española, 2012
ISBN 10 : 3659005312
ISBN 13 : 9783659005312
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Red Neuronal Artificial (MLP) Aplicada al Estudio de la Corrupción : Un análisis comparativo con otros modelos econométricos a la luz de la teoría
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Editorial Académica Española, 2012
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Red Neuronal Artificial (MLP) Aplicada al Estudio de la Corrupción
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Editorial Académica Española Mai 2012, 2012
ISBN 10 : 3659005312
ISBN 13 : 9783659005312
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Editorial Académica Española Mai 2012, 2012
ISBN 10 : 3659005312
ISBN 13 : 9783659005312
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Taschenbuch. Etat : Neu. Neuware -En este trabajo se aplicó un modelo predictivo de clasificación basado en Redes Neuronales Artificiales (RNA) Perceptrón Multicapa (MLP) asociadas al algoritmo de aprendizaje backpropagation, con el propósito de estimar las características o ¿síntomas¿ que presenta un país catalogado como más o menos corrupto; se compararon los resultados con los obtenidos por otros modelos similares en aplicación pero basados en características paramétricas convencionales y se contrastaron a su vez con los resultados teóricos esperados de acuerdo a estudios previos sobre los determinantes de la corrupción internacional. El Perceptrón Multicapa (MLP) obtuvo excelentes resultados en cuanto al poder de clasificación y estimación de las relaciones funcionales con respecto a otros modelos convencionales y los planteamientos teóricos.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 72 pp. Spanisch. N° de réf. du vendeur 9783659005312
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