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...

Full description

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