Desarrollo de una biblioteca para sistemas basados en aprendizaje profundo mediante GP-GPU aplicación al reconocimiento de emociones.
En la última década se han realizado grandes avances relacionados al aprendizaje automático; con el surgimiento de nuevos algoritmos y dispositivos de hardware ha sido posible experimentar con novedosas tecnologías de la inteligencia artificial. Las redes profundas siempre han sido difíciles de entr...
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| Autor Principal: | |
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| Formato: | Tesis Libro |
| Lenguaje: | Español |
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| 100 | 1 | # | |a Ponzoni Cuadra, Nelson Eduardo |
| 245 | 1 | 0 | |a Desarrollo de una biblioteca para sistemas basados en aprendizaje profundo mediante GP-GPU |b aplicación al reconocimiento de emociones. |c Nelson Eduardo Ponzoni Cuadra ; Directores Leonardo Rufiner y César Martínez |
| 260 | # | # | |e Santa Fe |g 2016 |
| 300 | # | # | |a 119 p. |b il. |c 30 cm. |
| 501 | # | # | |a Con Plan de Trabajo |
| 502 | # | # | |a Proyecto Final (Ingeniería Informática)--Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas, Universidad Nacional del Litoral, 2016 |
| 520 | 3 | # | |a En la última década se han realizado grandes avances relacionados al aprendizaje automático; con el surgimiento de nuevos algoritmos y dispositivos de hardware ha sido posible experimentar con novedosas tecnologías de la inteligencia artificial. Las redes profundas siempre han sido difíciles de entrenar, opacadas por los costos en cómputo requerido y por la falta de algoritmos adecuados permanecieron ocultas por décadas. Gracias a tecnologías de cálculo paralelo y cómputo masivo, tales como las GP-GPU, este tipo de redes artificiales resurgieron desempeñando el papel de una poderosa herramienta para tareas de clasificación y modelos generativos. En este proyecto se implementó una biblioteca que tiene como objetivo crear, entrenar y ajustar redes de creencia profundas, aprovechando el poder brindado por las GP-GPUs para reducir los tiempos y costos de cómputo necesarios. En el proceso se cubrieron los pasos para el diseño, implementación y despliegue de dicha biblioteca. También se realizaron experimentos con el software generado en la base de datos estándar para el Aprendizaje Automático, reconocimiento de dígitos manuscritos MNIST y en un caso de aplicación real en la tarea de reconocimiento de emociones con la base de datos emoción RML. |
| 650 | 0 | 7 | |a Informática |2 spines |
| 650 | 0 | 7 | |a Inteligencia artificial |2 spines |
| 653 | 0 | # | |a Proyecto final de Ingeniería Informática |
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| 653 | 0 | # | |a Reconocimiento de emociones |
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| 700 | 1 | # | |a Martínez, César |e dir. |
| 090 | |a Proy. Final I.I. |b Caja 10 |d N° 8 |i 5502176 |u 19 | ||