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El dominio de atracción de cada estado estable debe estar perfectamente delimitado y cumplir algún criterio de métrica.
Debe poder tener cualquier número de estados estables.
Dado cualquier estado inicial, deben converger siempre a un estado estable.
Utilidad: Sirve para modelar sistemas complejos con incertidumbre y variabilidad.
Aplicaciones: Se usa en inteligencia artificial, modelado de sistemas físicos y análisis de datos complejos.
Concepto: Es una red neuronal estocástica que procesa información de forma probabilística.
Procesan la información de manera independiente en cada instante de tiempo.
Función: Se utilizan principalmente para tareas de clasificación, reconocimiento de patrones y aproximación de funciones.
