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Título :	Diseño y evaluación de algoritmo para clasificación de actividades humanas utilizando redes neuronales recurrentes
Autor :	Garcia Aguilar, Sixto Ernesto, Director García Cedeño, Juan José
Palabras clave :	MODELOS MATEMATICOS REDES NEURONALES GRADIENTE SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES
Fecha de publicación :	4-sep-2018
Editorial :	ESPOL.FIEC
Citación :	García, J. (2018). Diseño y evaluación de algoritmo para clasificación de actividades humanas utilizando redes neuronales recurrentes. [Tesis de Grado]. Espol.FIEC, Guayaquil. 68p.
Descripción :	Las redes neuronales son modelos matemáticos con una capacidad de generalización extraordinaria y misteriosa. Son capaces de resolver tareas complejas como reconocer actividades en un video, clasificar imágenes, o traducir de un lenguae a otro. Sin embargo, el fundamento de los modelos suele ser empírico y no matemático. Este proyecto se desvia de la tendencia y propone una red neuronal recurrente para reconocer actividades en un video; pero justificada en intuiciones matemáticas. La arquitectura propuesta (denominada D-RNN) logra resultados de clasificación comparables a una LSTM (arquitectura recurrente más común para reconocer actividades), pero con 0.68% de los parámetros. Convirtiendose en una alternativa viable cuando el porcentaje de error puede sacrificarse por un modelo más liviano. Adicionalmente, se desmitifica a las redes neuronales y a TensorFlow. El capítulo dos y los anexos elaboran en los temas respectivamente, y cada uno construye una base teórica para sustentar las ideas que se plantean. En resumen, el capítulo uno da una visión general del problema a resolver, el capítulo dos explica las redes neuronales y las redes neuronales recurrentes, el capítulo tres explica la solución propuesta, y el capítulo cuatro analiza los resultados. En los anexos se explica TensorFlow.
URI :	http://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/44832
Aparece en las colecciones:	Tesis de Computación

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