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Desarrollo de Soporte de Redes Recurrentes en Plataforma de Entrenamiento

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Desarrollo de Soporte de Redes Recurrentes en Plataforma de Entrenamiento

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dc.contributor.advisor Flich Cardo, José es_ES
dc.contributor.advisor López Rodríguez, Pedro Juan es_ES
dc.contributor.author Díaz Bou, Pere es_ES
dc.date.accessioned 2021-09-28T07:48:30Z
dc.date.available 2021-09-28T07:48:30Z
dc.date.created 2021-07-20
dc.date.issued 2021-09-28 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/173384
dc.description.abstract [ES] La investigación en inteligencia artificial está creciendo a un ritmo constante y gracias a ello, se están resolviendo problemas que hasta hace poco parecían imposibles. Las Redes Neuronales son unos de los algoritmos mas usados para resolver estos problemas, y existen mas de un tipo de Red Neuronal. Cada una con cierta utilidad y complejidad. En este trabajo realizamos un análisis de las Redes Recurrentes. En concreto, analizamos su estructura y su funcionamiento. Posteriormente, implementaremos las Redes Recurrentes en HELENNA, una plataforma de entrenamiento e inferencia de Redes Neuronales. Para acabar, realizamos una evaluación funcional de la Red Recurrente para validar la correcta implementación. La implementación de la Red Neuronal Recurrentes será capaz de resolver problemas básicos como la predicción de dígitos escritos a mano con un porcentaje de precisión alto. es_ES
dc.description.abstract [EN] Research in artificial intelligence is growing at incredible rates which allowed us to solve problems that seemed impossible before. One of the best known algorithms to solve artificial intelligence problems is neural networks. There are different types of neural networks, with different complexities and applications. Moreover, we will implement Recurrent Neural Networks in HELENNA, a training and inference plataform for Neural Networks. At last, we will evaluate the functional aspect of the Recurrent Neural Network to validate the correctness of it. Our recurrent neural network implementation will be able to predict with high accuracy handwritten digits. es_ES
dc.description.abstract [CA] La recerca en intel·ligència artificial està creixent constantment i gràcies a això, ens ha permet resoldre problemes que abans pareixien impossibles. Les Xarxes Neuronals son uns dels algorismes mes usats per a resoldre aquests problemes. Hi ha mes de un tipus de Xarxa Neuronal, cada una usada per a diferents aplicacions i, amb diferents complexitats. A més a més, implementarem les Xarxes Recurrents en HELENNA, una plataforma d’entrenament i inferència de Xarxes Neuronals. Per finalitzar, farem una avaluació funcional de la Xarxa Recurrent per validar la correcta implementació. La implementació de la Xarxa Neuronal recurrent será capaç de resoldre problemes senzills com la predicció de dígits escrits a mà amb un alt nivell de precisió. es_ES
dc.format.extent 85 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reconocimiento (by) es_ES
dc.subject Redes neuronales recurrentes es_ES
dc.subject Inteligencia artificial es_ES
dc.subject Plataforma de entrenamiento es_ES
dc.subject Recurrent Neural Networks es_ES
dc.subject Artificial Intelligence es_ES
dc.subject Training Plataform es_ES
dc.subject.classification ARQUITECTURA Y TECNOLOGIA DE COMPUTADORES es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Informática-Grau en Enginyeria Informàtica es_ES
dc.title Desarrollo de Soporte de Redes Recurrentes en Plataforma de Entrenamiento es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Díaz Bou, P. (2021). Desarrollo de Soporte de Redes Recurrentes en Plataforma de Entrenamiento. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/173384 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\142402 es_ES


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