Identificación de tareas motoras a través de algoritmos profundos de clasificación mediante la aplicación de Autoencoders Variacionales
A través del tiempo los autoencoders (AE) se han estado consolidando como una pieza fundamental en el aprendizaje profundo, todo esto gracias a la facilidad en cuanto al entendimiento de los datos observados y al uso de representaciones para generar datos adicionales, más exactamente en el tipo de a...
- Autores:
-
Castaño Palacio, Oscar David
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad del Quindío
- Repositorio:
- Repositorio Universidad del Quindío
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bdigital.uniquindio.edu.co:001/6692
- Acceso en línea:
- https://bdigital.uniquindio.edu.co/handle/001/6692
https://bdigital.uniquindio.edu.co/
- Palabra clave:
- MI - Motor imagery
BCI - Brain computer interface
Deep learning
VAE - Varational Auto-encoder
EEG: Electroencefalograma
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados Universidad del Quindío