Listar por tema "Deep Learning"
Mostrando ítems 1-9 de 9
-
Análisis de sentimientos en armonías y melodías mediante Deep Learning
(2019) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Este proyecto consiste en determinar la capacidad de las redes neuronales profundas (Deep Learning) para analizar el sentimiento que transmite la música. La música es algo que transmite sentimientos de una ... -
Capas basadas en operadores OWA para Redes Neuronales Convolucionales
(2020) Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
En este trabajo exploramos una nueva forma de ampliar la capacidad de las Redes Neuronales Convolucionales. En concreto, planteamos una nueva t´ecnica para generar informaci´on adicional a partir de la salida de un bloque ... -
Detección de armas en vídeos mediante técnicas de Deep Learning
(2019) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Este TFG se centra en el estudio de técnicas de Deep Learning con el objetivo de crear un sistema detector de objetos capaz de detectar armas de forma automática en imágenes y vídeos. Para resolver este problema ... -
Estimación de la densidad del tráfico mediante técnicas de Deep Learning
(2020) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
En el presente documento se va a detallar todo el proceso de realización del Trabajo de Fin de Grado (TFG), el cual se ha realizado con el fin de buscar una manera efectiva y autónoma para realizar el conteo de vehículos ... -
Estudio del impacto del tamaño de ventanas en Deep Learning
(2020) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Las redes neuronales convolucionales (Convolutional Neuronal Networks or CNN) son hoy en día la técnica más popular para realizar el tratamiento de imagen. Estas redes están formadas principalmente por dos capas: ... -
Learning channel-wise ordered aggregations in deep neural networks
Domínguez Catena, Iris
; Paternain Dallo, Daniel ; Galar Idoate, Mikel (Springer, 2021)
Contribución a congreso / Biltzarrerako ekarpena
One of the most common techniques for approaching image classification problems are Deep Neural Networks. These systems are capable of classifying images with different levels of detail at different levels of detail, with ... -
Machine learning techniques for enhance amplitude patterns from phased-arrays augmented with an holographic plate
(2023) Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako LanaLas antenas en fase son un conjunto de transductores en los que las amplitudes y las fases de cada emisor se varían controladamente para alterar el patrón de presión acústica diseñado por los transductores. El control de ... -
Network traffic analysis through node behaviour classification: a graph-based approach with temporal dissection and data-level preprocessing
Zola, Francesco; Segurola-Gil, L.; Bruse, Jan Lukas; Galar Idoate, Mikel ; Orduna Urrutia, Raúl (Elsevier, 2022)
Artículo / Artikulua
Network traffic analysis is an important cybersecurity task, which helps to classify anomalous, potentially dangerous connections. In many cases, it is critical not only to detect individual malicious connections, but to ... -
Pushing the limits of Sentinel-2 for building footprint extraction
Ayala Lauroba, Christian; Aranda, Carlos; Galar Idoate, Mikel (IEEE, 2022)
Contribución a congreso / Biltzarrerako ekarpena
Building footprint maps are of high importance nowadays since a wide range of services relies on them to work. However, activities to keep these maps up-to-date are costly and time-consuming due to the great deal of human ...
