Implementación de un algoritmo de aprendizaje para la arquitectura Deep - Networks
Este trabajo presenta una revisión histórica de la evolución de las redes neuronales artificiales, desde el uso de modelos mono capa hasta el origen del Deep Learning. Se explica el motivo y la necesidad de adoptar estas tecnologías y se describe diferentes arquitecturas de Deep Networks. Se present...
- Autores:
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Salazar Vásquez, Fredy Antonio
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad del Valle
- Repositorio:
- Repositorio Digital Univalle
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/15796
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10893/15796
- Palabra clave:
- Redes neuronales artificiales
Ingeniería electrónica
Algoritmos (Computadores)
Minería de datos
- Rights
- openAccess
- License
- http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
| Summary: | Este trabajo presenta una revisión histórica de la evolución de las redes neuronales artificiales, desde el uso de modelos mono capa hasta el origen del Deep Learning. Se explica el motivo y la necesidad de adoptar estas tecnologías y se describe diferentes arquitecturas de Deep Networks. Se presenta el desarrollo de una aplicación que permite el dise¿no de Deep Networks y su entrenamiento utilizando algoritmos de Deep Learning. Se estudia la metodología propuesta para el desarrollo Deep Networks y se utiliza la tarjeta NVidia Jetson TK1 para evaluar el desempeño de la aplicación desarrollada. Pese a las limitaciones que posee la tarjeta, se verifica el funcionamiento de las arquitecturas propuestas y los algoritmos de aprendizaje sobre 2 bases de datos de mediana complejidad. |
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