RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Detección e identificación automática de actrices y actores mediante el uso de algoritmos de Deep Learning
A1 Atienza Arroyo, Adrián
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Deep Learning
K1 Computer Visión
K1 Redes neuronales
AB La evolución del Deep Learning en los últimos años, debido al desarrollo exponencial de lacapacidad de computación de los ordenadores personales, hace que se haya convertido en unaherramienta popular, al alcance de cualquiera con conocimientos suficientes sobreprogramación y estadística.Reconocimiento de figuras en imágenes, procesamiento de lenguaje natural o clasificación dearchivos de sonidos son tareas que pueden parecer triviales, sobre todo comparadas concálculos de física o matemática avanzados, pero lo cierto es que, a diferencia de los segundos,que una computadora normal los puede resolver sin problemas, el primer grupo de tareasresultaba ser un grupo de problemas inabordables para una computadora hasta la llegada delDeep Learning. El objetivo de este proyecto es implementar y evaluar distintas arquitecturas neuronales de vanguardia de Deep Learning sobre una base de datos abierta.
YR 2019
FD 2019
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/38351
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/38351
LA spa
DS UVaDOC
RD 14-mar-2025