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>Model

ID:(726, 0)

Equation

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El clima es del tipo tropical (A) si la temperatura $T_{cold} es mayor que 18 grados.

$T_{cold}\geq 18$

ID:(4909, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4879, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4880, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4881, 0)

Equation

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Si el promedio anual de precipitaciones $MAP$ es menor a diez veces el valor $P_{threshold}$

$MAP<10\times P_{threshold}$

Este último se define como

ID:(4910, 0)

Equation

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$MAP<10\times P_{threshold}$

$MAP\geq 5\times P_{threshold}$

ID:(4911, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4884, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4888, 0)

Equation

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$MAP<10\times P_{threshold}$

$MAP\geq 5\times P_{threshold}$

ID:(4912, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4883, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4885, 0)

Equation

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$T_{hot}>10$

$0

$T_{cold}<18$

$P_{sday}\geq 40 || P_{sday}\geq\displaystyle\frac{P_{wwet}}{3} || P_{wdry}\geq \displaystyle\frac{P_{swet}}{10}$

$T_{hot}\geq 22$

ID:(4913, 0)

Equation

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$T_{hot}>10$

$0

$T_{cold}<18$

$P_{sdry}<40$

$P_{sdry}< \displaystyle\frac{P_{wwet}}{3}$

$T_{hot}\geq 22$

ID:(4915, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4887, 0)

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4891, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4893, 0)

Equation

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$T_{hot}>10$

$0

$T_{cold}<18$

$P_{wdry}<\displaystyle\frac{P_{swet}}{10}$

$T_{hot}\geq 22$

ID:(4916, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4882, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4892, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4894, 0)

Equation

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$T_{hot}>10$

$0

$T_{cold}<18$

$P_{sday}\geq 40 || P_{sday}\geq\displaystyle\frac{P_{wwet}}{3} || P_{wdry}\geq \displaystyle\frac{P_{swet}}{10}$

$T_{hot}\geq 22$

ID:(4914, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4886, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4889, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4890, 0)

Equation

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$T_{hot}>10$

$T_{cold}\leq 0$

$(P_{sdry}\geq 40 || P_{sdry}\geq\displaystyle\frac{P_{wwet}}{3} || P_{wdry}\leq\displaystyle\frac{P_{swet}}{10})$

$T_{hot}\geq 22$

ID:(4917, 0)

Equation

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$T_{hot}>10$

$T_{cold}\leq 0$

$P_{sdry}<40$

$P_{sdry}<\displaystyle\frac{P_{wwet}}{3}$

$T_{hot}\geq 22$

ID:(4920, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4895, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4899, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4902, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4905, 0)

Equation

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$T_{hot}>10$

$T_{cold}\leq 0$

$P_{wdry}<\displaystyle\frac{P_{swet}}{10}$

$T_{hot}\geq 22$

ID:(4921, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4896, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4900, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4903, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4906, 0)

Equation

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$T_{hot}>10$

$T_{cold}\leq 0$

$(P_{sdry}\geq 40 || P_{sdry}\geq\displaystyle\frac{P_{wwet}}{3} || P_{wdry}\leq\displaystyle\frac{P_{swet}}{10})$

$T_{hot}\geq 22$

ID:(4919, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4897, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4898, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4901, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4904, 0)

Equation

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$T_{hot}< 10$

$T_{hot}\leq 0$

ID:(4918, 0)

Equation

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4908, 0)

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La regla de Hebb se basa en un fenómeno observado en neuronas reales. Cada vez que dos sinapsis tienen a actuar en forma sincronizada se refuerza el lazo. Si no existe una real correlación se tiende a debilitar la conexión. Este comportamiento se puede modelar calculando el peso $\omega_{ij}$ entre el nodo $i$ y $j$ calculando con los valores ingresados $x_i(t)$ y entregados $y_j(t)$ mediante

$\omega_{ij}(t+\Delta t)=\omega_{ij}(t)+\eta x_i(t)y_j(t)$

ID:(4907, 0)