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aprendizaje profundo. La solución a este problema, se evaluó diferentes redes neuronales convolucionales, las cuales puedan obtener una mejor exactitud de la imagen tomada. El modelo establecido para el problema está basado en una clasificación binaria utilizando los
- D. NICOLÁS ANTEQUERA RODRÍGUEZ (UCM)
- APPLICATIONS
- APLICADOS
- CONVOCATORIA: JULIO 2022
- AGRADECIMIENTOS
- PALABRAS CLAVE
- KEY WORDS
- 2.1 MÉTODOS DE OPTIMIZACIÓN. GRADIENTE DESCENDIENTE
- 2.2 CONVOLUCIÓN
- 2.4 CONVOLUCIÓN NO LINEAL
- 2.6 SOBREAJUSTE, WEIGTH DECAY Y DROPOUT
- 3.2 CAPAS INCEPTION
- INTRODUCCIÓN
- DESCRIPCIÓN DE LOS DATOS
- 4. CONCLUSIONES. FUTURAS LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
GRADO EN INGENIERÍA MATEMÁTICA FACULTAD DE MATEMÁTICAS UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES Y APLICACIONES CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS AND
TRABAJO DE FIN DE GRADO EN INGENIERÍA MATEMÁTICA DEPARTAMENTO DE ANÁLISIS Y MATEMÁTICA
AUTOR NATALIA CASADO BEINAT CODIRECTORES D. ANTONIO LÓPEZ MONTES (UCM) D. ANTONIO MARTÍNEZ RAYA(UNED/UPM)
GRADO EN INGENIERÍA MATEMÁTICA FACULTAD DE MATEMÁTICAS UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID
Me gustaría dar las gracias a todas las personas que han hecho posible el poder llegar a este momento, a Antonia por brindarme la oportunidad de estudiar en esta universidad, a mis hermanas, Adri, Lau, por apoyarme y escucharme. A David por las ideas y el tiempo dedicado a ayudarme, por escuchar atentamente y corregirme para poder mejorar. En espec...
Backpropagation, Convolucionales, Neocognitrón, Perceptrón, Redes neuronales.
Backpropagation, Convolutional, Neocognitrón, Neural networks, Perceptron.
En términos generales, la optimización se define como la tarea de minimizar o maximizar una función ( ). Se suele hablar de minimización ya que la maximización equivale a la minimización de − ( ). A esta función ( ) se la conoce como función objetivo o función de pérdida, que servirá para poder definir el error a retropropagar durante la etapa de a...
Las CNN son las redes neuronales que utilizan la convolución en al menos una de sus capas. En general, la convolución es una operación conmutativa que involucra dos funciones con valores reales como argumento. Para visualizar el concepto de convolución se usa este ejemplo: supongamos que se tiene una fuente de luz variable cuya intensidad se recibe...
Desde hace varias décadas, algunos estudios se basan en la investigación de la no linealidad en las respuestas de células visuales. De aquí proviene la propuesta de las operaciones de convolución no lineales para las CNN[16] . En lugar de considerar la convolución como una suma de términos lineales para obtener la respuesta del filtro sobre los dat...
Un problema común en las redes neuronales es lo que se conoce como sobreajuste o overfitting, cuando se ajustan un número elevado de pesos en gran cantidad de neuronas. Figura 23[M]: Sobreajuste de una red neuronal La cuestión es cuál es el mejor ajuste: el que pasa por todos los puntos mediante un polinomio con un grado elevado o una línea recta...
Capa Compleja: Está formada por varios estados y constituyen la capa convolucional, se encarga de procesar la salida de neuronas que están conectadas en regiones locales de entrada. Capa Simple: Cada paso del procesamiento es una capa, pero no todas ellas tienen parámetros para aprender. La forma más sencilla de mejorar el rendimiento de las redes...
Una arritmia es un trastorno de la frecuencia cardiaca que provoca que el corazón pueda latir más rápido (taquicardia), demasiado lento (bradicardia) o de manera irregular. La detección de arritmias potencialmente mortales es uno de los desafíos en el control de enfermedades cardiovasculares. La prueba más sencilla y eficaz para diagnosticar este t...
La base de datos utilizada proviene de la página https://physionet.org/ , una web con datos de investigaciones médicas de libre acceso creada por el Laboratorio de Fisiología Computacional del MIT. Contiene un conjunto de fragmentos de 2 segundos de señales de ECG con alteraciones del ritmo, que se agrupan en clases separadas según el grado de amen...
Este trabajo de fin de grado recoge una introducción a las redes neuronales convolucionales, así como a su estructura y funcionamiento. En el apéndice se muestran algunas de las muchas aplicaciones que tienen, la detección de imágenes con la red GoogleNet y la clasificación de electrocardiogramas creando una red convolucional desde cero. En concre...
Use el DOI o este identificador para enlazar este recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14330/TES01000792884. Sustentante: Ledesma Domínguez, Leonardo. Asesor (es) : Escalante Ramírez, Boris. Título : Redes neuronales convolucionales hermitianas. Fecha de publicación : 2019.
introducción a las redes convolucionales, exponiendo cómo se diseñan, cómo están compuestas y cómo funcionan. Además, que mostrarán otras alternativas a las herramientas de generación
30 de sept. de 2021 · Esta revisión ofrece en primer lugar una descripción general del funcionamiento de las redes neuronales convolucionales, los conceptos básicos de estas, y las perceptivas actuales en la ...
En este trabajo de tesis se proponen tres tipos de arquitectura de una red neuronal con-volucional (CNN) para la identi caci on de sistemas no lineales. Cada una de ellas, presenta ventajas respecto a otros m etodos al igual que entre ellas, por ejemplo atenuar el ruido de
redes neuronales convolucionales hermitianas que para optar por el grado de maestro en ciencia e ingenier ia de la computacion presenta: leonardo ledesma dominguez tutor: dr. boris escalante ram irez [ciudad de mexico, septiembre, 2019]
