RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Métodos generativos basados en transporte óptimo
A1 Martínez Martínez, Manuel
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Aprendizaje automático
K1 Redes neuronales
K1 Aprendizaje profundo
AB En los últimos 10 años hemos visto grandes avances en el campo de la inteligenciaartificial. Estas aplicaciones emergentes no serían posibles sin el desarrollo previo de losautocodificadores, redes capaces de generar objetos nuevos extrapolando distribucionesde probabilidad de conjuntos de datos, utilizando técnicas que reducen la dimensión delos datos. Esto nos lleva a preguntarnos cómo funcionan estas redes y cómo es la realidadactual de las aplicaciones más punteras.Para entender mejor el estado en el que se encuentra la tecnología, este trabajo presentalas redes que conforman la base de los métodos actuales, utilizados en la actualidad parala generación de elementos escritos y visuales. En el trabajo se explica el funcionamientode los autocodificadores y los resultados que produjeron implementaciones de las mismasbasadas en el transporte óptimo. Esto demostrará lo mucho que se ha avanzado en pocotiempo, además de ser una buena introducción para todo aquel que quiera entender elfuncionamiento de las redes de aprendizaje profundo más punteras.
YR 2023
FD 2023
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63210
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63210
LA spa
NO Departamento de Estadística e Investigación Operativa
DS UVaDOC
RD 02-mar-2025