Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11000/28553
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dc.contributor.advisorÑeco García, Ramón-
dc.contributor.authorSánchez Noguera, Cristina-
dc.contributor.otherDepartamentos de la UMH::Ingeniería de Sistemas y Automáticaes_ES
dc.date.accessioned2022-12-02T13:22:18Z-
dc.date.available2022-12-02T13:22:18Z-
dc.date.created2022-09-12-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11000/28553-
dc.description.abstractEn este trabajo se realiza una investigación sobre las técnicas de aprendizaje para la clasificación automática de imágenes y dibujos usando redes convolucionales. Además, se exploran técnicas para visualizar e interpretar el aprendizaje realizado por las redes, lo cual es especialmente relevante en aplicaciones en las que la clasificación automática se usa como ayuda o complemento a la clasificación manual como puede ser, por ejemplo, en imágenes para diagnóstico médico o en aplicaciones de control de calidad.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.format.extent129es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Miguel Hernández de Elchees_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectredes convolucionaleses_ES
dc.subjectactivaciones intermediases_ES
dc.subjectclasificación de imágeneses_ES
dc.subjectdeep learninges_ES
dc.subjectinterpretación del aprendizajees_ES
dc.subject.otherCDU::6 - Ciencias aplicadas::62 - Ingeniería. Tecnologíaes_ES
dc.titleRedes convolucionales para clasificación de imágenes y dibujos. Interpretación del aprendizaje por visualización de activaciones intermediases_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
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TFG-Ingeniería Electrónica y Automática Industrial


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