2026-05-05T18:40:49Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/500882025-01-31T09:41:44Zcom_10324_38col_10324_852
UVaDOC
advisor
Sahelices Fernández, Benjamín
advisor
Buitrago Alonso, Fernando
author
Barrio Conde, Jorge
editor
Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
2021-11-17T14:56:38Z
2021-11-17T14:56:38Z
2021
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/50088
Con este Trabajo de Fin de Grado se busca indagar en los fundamentos del Aprendizaje Profundo y las redes neuronales para aplicarlos a problemasastronómicos relacionados con galaxias distantes.El primer problema consistirá en una clasificación morfológica de galaxias en función del aspecto visual de las mismas. El segundo problema se centraráen la detección de sus bordes. Ambos contarán con una serie de experimentos en los que se evaluará y comparará la precisión de los distintos modelosen función de las diferentes modificaciones que se les aplique. Dichos modelos podrán ser tanto redes neuronales convolucionales propias como modelospre-entrenados, con el propósito de explorar el potencial de la transferencia de aprendizaje.Estos problemas se aplicarán sobre las galaxias distantes más masivas de tipo espiral que pertenecen al cartografiado CANDELS, uno de los proyectosmás grandes del Telescopio Espacial Hubble y que manifiesta gran parte de las historia y evolución del universo.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Análisis y experimentación práctica de Frameworks Deep Learning aplicados a la astronomía
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
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URL
https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/50088/1/TFG-G5231.pdf
File
MD5
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8854329
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