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Listar por palabra clave "Autoencoder"

Mostrando ítems 1-7 de 7

Aprendizaje de representaciones simbólicas a partir de imágenes para problemas de planificación

Granados Bañuls, Alejandro (Universitat Politècnica de València, 2023-09-26)

[ES] Para resolver un problema de planificación se requiere la especificación de un modelo simbólico del dominio de aplicación y la instancia a resolver por parte de un experto del dominio. Esto supone un obstáculo en el ...
Detección no supervisada de sonidos anómalos para el reconocimiento del estado de cajas de cambios

Wang, Yicheng (Universitat Politècnica de València, 2022-02-09)

[ES] El aprendizaje automático no supervisado es una tecnología esencial en la cuarta revolución industrial y que puede ser utilizado en la predicción y diagnóstico de fallos en maquinaria. En el presente Trabajo Final de ...
Diseño y desarrollo de sistemas automáticos de clasificación de tumores melanocíticos spitzoides.

Del Amor del Amor, María Rocío (Universitat Politècnica de València, 2021-01-26)

[ES] El cáncer de piel representa el grupo más común de neoplasias malignas en la población blanca. De hecho, en la actualidad, uno de cada tres cánceres diagnosticados es cáncer de piel. Aunque dos de los cánceres cutáneos ...
Diseño y desarrollo de un sistema automático basado en algoritmos de "deep learning" para identificar distintos grados de tumor "budding" en cáncer de vejiga

Esteve Domínguez, Anna (Universitat Politècnica de València, 2021-02-19)

[ES] El patrón de crecimiento tumor budding (TB) es una característica histológica que, por medio de una transición epitelio mesénquima en el frente tumoral, le confiere una alta agresividad y la gran capacidad de invadir ...
Extended a Priori Probability (EAPP): A Data-Driven Approach for Machine Learning Binary Classification Tasks

ORTIZ, V.; Pérez-Benito, Francisco Javier; del Tejo Catalá, Omar; Salvador Igual, Ismael; Llobet Azpitarte, Rafael; Perez-Cortes, Juan-Carlos (Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2022-11-14)

[EN] The a priori probability of a dataset is usually used as a baseline for comparing a particular algorithm's accuracy in a given binary classification task. ZeroR is the simplest algorithm for this, predicting the ...
MRI Rician Noise Reduction Using Recurrent Convolutional Neural Networks

Gurrola-Ramos, Javier; Alarcon, Teresa; Dalmau, Oscar; Manjón Herrera, José Vicente (Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2024)

[EN] Magnetic resonance images are usually corrupted by noise during the acquisition process, which can affect the results of subsequent medical image analysis and diagnosis. This paper presents a denoising recurrent ...
Uso de autoencoders en la compresión de imágenes

Rodríguez Ferrero, Ignacio (Universitat Politècnica de València, 2022-09-12)

[ES] Se estudia la viabilidad del uso de autoencoders en la compresión de imágenes para escenarios de la vida real usando un método de división por cuadrícula de la imagen original. Se construyen varios modelos, utilizando ...