
handle: 10234/204639
Este documento recoge el Proyecto de la asignatura MT-1054/ Trabajo de Final de Grado, del Grado en Matem´atica Computacional, cursado en la Universitat Jaume I. Este trabajo consta de cinco capítulos. En el primero de ellos se introducen el tema a tratar y los objetivos que persigue este proyecto. A continuación, en el segundo capítulo, se presentan todas las definiciones o lemas necesarios. El tercer capítulo se centra en el Teorema de Extensión de Tietze y en varios conceptos necesarios para poder demostrarlo. El cuarto capítulo contiene los resultados principales relacionados con la Clasificación, y las redes neuronales. Finalmente, en el último capítulo, se presentan las conclusiones.
Treball Final de Grau en Matemàtica Computacional. Codi: MT1054. Curs 2022-2023
redes neuronales, Teorema de Extensión de Tietze, funciones continuas, Clasificación, Grau en Matemàtica Computacional, Bachelor's Degree in Computational Mathematics, Grado en Matemática Computacional, Classification, neural networks, Tietze Extension Theorem, continuous functions
redes neuronales, Teorema de Extensión de Tietze, funciones continuas, Clasificación, Grau en Matemàtica Computacional, Bachelor's Degree in Computational Mathematics, Grado en Matemática Computacional, Classification, neural networks, Tietze Extension Theorem, continuous functions
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
