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dc.contributor.advisorDíaz Cabrera, Gloria
dc.contributor.advisorFuentes, Olac
dc.contributor.authorGómez Guzmán, Daniel Fernando
dc.coverage.spatialEl Paso - Texas - Estados Unidosspa
dc.date.accessioned2020-09-01T20:04:04Z
dc.date.available2020-09-01T20:04:04Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12622/3981
dc.description.abstractEste documento corresponde al reporte de resultados del trabajo realizado como pasantía de investigación en la Universidad de Texas el Paso (UTEP) en el marco del proyecto: “Aplicaciones de visión por computador: programa conjunto de formación en investigación itm – utep”. El objeto del trabajo fue evaluar el desempeño de un esquema de inicialización de parámetros, propuesto por los investigadores de UTEP Diego Aguirre y Olac Fuentes, y compararlo con esquemas clásicos. En el primer conjunto de experimentos se evalúa el esquema variando sus hiperparámetros para hallar valores óptimos y en el segundo conjunto de experimentos se compara su desempeño con esquemas de inicialización clásicos. Los dos conjuntos de experimentos se realizan en dos redes convolucionales preentrenadas y en una red neuronal convolucional. Además, se evalúa la red neuronal, con el nuevo esquema, preinicializando sus capas convolucionales con filtros de Gabor y con matrices ortogonales para comparar su desempeño. En todos los experimentos realizados el esquema de inicialización propuesto por los investigadores de la UTEP converge más rápido y generaliza mejor que los esquemas clásicos.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectFiltros de Gaborspa
dc.subjectInteligencia artificialspa
dc.subjectRedes neuronales convolucionalesspa
dc.subjectEsquema de inicialización de parámetrosspa
dc.subjectVisión por computadorspa
dc.subjectComprensión de imágenesspa
dc.titleEvaluación de técnicas para mejorar la inicialización de parámetros en redes neuronales convolucionales.spa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.programIngeniería Mecatrónicaspa
dc.subject.keywordsNeural networks (Computer science)eng
dc.subject.keywordsSoft computingeng
dc.subject.keywordsComputer algorithmseng
dc.subject.lembRedes neurales (Computador)spa
dc.subject.lembComputación flexiblespa
dc.subject.lembAlgoritmos (Computadores)spa
dc.description.degreenameIngeniero Mecatrónicospa
dc.identifier.instnameinstname:Instituto Tecnológico Metropolitanospa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Instituto Tecnológico Metropolitanospa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.itm.edu.co/
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.publisher.grantorInstituto Tecnológico Metropolitanospa
dc.description.degreelevelpregradospa


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