Lecturas o videos requeridos

Tema 7. El perceptrón multicapa

Lecturas

• Para conocer más sobre perceptrón multicapa, te recomendamos leer:
  Heidari, A., Faris, H., Mirjalili, S., Aljarah, I., y Mafarja, M. (2020). Ant Lion Optimizer: Theory, Literature Review, and Application in Multi-layer Perceptron Neural Networks. Suiza: Springer.



• Para conocer más sobre perceptrón multicapa, te recomendamos leer:
  Sreedharan, M., Khedr, A., y El Bannany, M. (2020). A Multi-Layer Perceptron Approach to Financial Distress Prediction with Genetic Algorithm. Aut. Control Comp. Sci. 54. Recuperado de https://doi.org/10.3103/S0146411620060085

Videos

• Para conocer más sobre perceptrón multicapa, revisa el siguiente video:
  Víctor Romero. (2020, 20 de julio). Red Perceptrón Multicapa | Algoritmo Backpropagation | Implementación en Python [Archivo de video]. Recuperado de https://youtu.be/vr6dz5Avdqk

Tema 8. Proyecto de aproximación de funciones

Lecturas

• Para conocer más sobre proyecto de aproximación de funciones, te recomendamos leer:
  Patterson, D., Gonzalez, J., Le, Q., Liang, C., Munguia, L. M., Rothchild, D., ... & Dean, J. (2021). Carbon emissions and large neural network training. arXiv. Recuperado de  https://arxiv.org/abs/2104.10350

Videos

• Para conocer más sobre proyecto de aproximación de funciones, te recomendamos leer:
  Mitchell Paulo Blancas Nuñez. (2019, 24 de enero). Lógica difusa: Problema del avión [Archivo de video]. Recuperado de https://www.youtube.com/watch?v=6u-T8OyCLHU



• Para conocer más sobre proyecto de aproximación de funciones,revisa el siguiente video:
  Albert Coronado. (2020, 19 de enero). Creamos un producto digital desde 0: Un LMS(Learning Management System) [Archivo de video]. Recuperado de https://youtu.be/R7qYqM8uExc