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Filtrado por: Asesor/Director Villegas Cortéz, Juan Tema Genetic algorithms

Evolución de parámetros de optimización de redes neuronales profundas para el reconocimiento y clasificación de imágenes

Resumen:	The importance of the application of pattern recognition for image recognition becomes apparent when the number and complexity of images increases. Artificial neural networks have proven their effectiveness in tackling complex pattern problems in the last fifteen years or so and have evolved into deep, hybrid architectures. The construction of...
Tema:	Neural networks (Computer science), Algoritmos genéticos, Genetic algorithms, and Redes neuronales (Computación)
Creador:	Flores Morales, Yafte Aarón
Colaborador:	Rincón García, Eric Alfredo, Román Alonso, Graciela, Villegas Cortéz, Juan, and Fernández de Vega, Francisco
Editor:	Universidad Autónoma Metropolitana
Posgrado:	Maestria en Ciencias y Tecnologias de la Informacion
Idioma:	spa
Año de publicación:	2022
Derechos:	Acceso Abierto
Licencia:	Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
Tipo de Recurso:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
Identificador:	https://doi.org/10.24275/uami.sj139222d

Resumen:	El reconocimiento y la clasificación de imágenes se han utilizado ampliamente para la investigación en sistemas de visión artificial, en un esfuerzo por emular la visión humana en las máquinas. El objetivo de este trabajo es implementar una nueva estrategia llamada teoría de la causalidad de Wiener-Granger (CWG), como un...
Tema:	Procesamiento de señales, Parallel programming (Computer science), Programación paralela (Computación), Algoritmos genéticos, Genetic algorithms, and Signal processing Digital techniques Data processing
Creador:	Benavides Álvarez, César
Colaborador:	Aguilar Cornejo, Manuel, Villegas Cortéz, Juan, Moreno Armendáriz, Marco Antonio, and Rubio Espino, Elsa
Editor:	Universidad Autónoma Metropolitana
Posgrado:	Doctorado en Ciencias y Tecnologias de la Informacion
Idioma:	spa
Año de publicación:	2020
Derechos:	Acceso Abierto
Licencia:	Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
Tipo de Recurso:	info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Identificador:	https://doi.org/10.24275/uami.vq27zn538