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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorGarcia Aguilar, Sixto Ernesto, Director-
dc.contributor.authorGarcía Cedeño, Juan José-
dc.creatorEspol-
dc.date.accessioned2018-09-04T17:30:06Z-
dc.date.available2018-09-04T17:30:06Z-
dc.date.issued2018-09-04-
dc.identifier.citationGarcía, J. (2018). Diseño y evaluación de algoritmo para clasificación de actividades humanas utilizando redes neuronales recurrentes. [Tesis de Grado]. Espol.FIEC, Guayaquil. 68p.-
dc.identifier.urihttp://www.dspace.espol.edu.ec/xmlui/handle/123456789/44832-
dc.descriptionLas 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.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent68-
dc.language.isospa-
dc.publisherESPOL.FIEC-
dc.rightsopenAccess-
dc.subjectMODELOS MATEMATICOS-
dc.subjectREDES NEURONALES-
dc.subjectGRADIENTE-
dc.subjectSISTEMAS DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES-
dc.titleDiseño y evaluación de algoritmo para clasificación de actividades humanas utilizando redes neuronales recurrentes-
dc.typebachelorThesis-
dc.identifier.codigoespolD-CD106512-
dc.description.cityGuayaquil-
dc.description.degreeIngeniero en Computación-
Aparece en las colecciones: Tesis de Computación

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