Browsing by Author "Ferrero Jaurrieta, Mikel"
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Applying d-XChoquet integrals in classification problems
Wieczynski, Jonata; Lucca, Giancarlo; Borges, Eduardo N.; Emmendorfer, Leonardo R.; Ferrero Jaurrieta, Mikel; Pereira Dimuro, Graçaliz; Bustince Sola, Humberto(IEEE, 2022) Contribución a congreso / Biltzarrerako ekarpena
Several generalizations of the Choquet integral have been applied in the Fuzzy Reasoning Method (FRM) of Fuzzy Rule-Based Classification Systems (FRBCS's) to improve its performance. Additionally, to achieve that goal, ... -
Enhancing LSTM for sequential image classification by modifying data aggregation
Takáč, Zdenko; Ferrero Jaurrieta, Mikel; Horanská, Lubomíra; Krivonakova, Nada; Pereira Dimuro, Graçaliz; Bustince Sola, Humberto
(IEEE, 2021) Contribución a congreso / Biltzarrerako ekarpena
Recurrent Neural Networks (RNN) model sequential information and are commonly used for the analysis of time series. The most usual operation to fuse information in RNNs is the sum. In this work, we use a RNN extended type, ... -
Entropía en conjuntos difusos intervalo-valorados y aplicación a umbralización de imágenes con órdenes admisibles
Ferrero Jaurrieta, Mikel (2020) Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako LanaEl problema clásico de umbralización tiene como finalidad principal la separación de objetos de una imagen respecto del fondo. En el presente trabajo, trataremos el tema desde la lógica difusa, puesto que proporciona una ... -
Extensión multidimensional de la integral de Choquet discreta y su aplicación en redes neuronales recurrentes
Ferrero Jaurrieta, Mikel; Rodríguez Martínez, Iosu; Pereira Dimuro, Graçaliz
; Fernández Fernández, Francisco Javier
; Bustince Sola, Humberto
(Universidad de Málaga, 2021) Contribución a congreso / Biltzarrerako ekarpena
En este trabajo presentamos una definición de la integral de Choquet discreta n-dimensional, para fusionar datos vectoriales. Como aplicación, utilizamos estas nuevas integrales de Choquet discretas multidimensionales en ... -
From restricted equivalence functions on Ln to similarity measures between fuzzy multisets
Ferrero Jaurrieta, Mikel; Takác, Zdenko; Rodríguez Martínez, Iosu; Marco Detchart, Cedric; Bernardini, Ángela; Fernández Fernández, Francisco Javier
; López Molina, Carlos
; Bustince Sola, Humberto
(IEEE, 2023) Artículo / Artikulua
Restricted equivalence functions are well-known functions to compare two numbers in the interval between 0 and 1. Despite the numerous works studying the properties of restricted equivalence functions and their multiple ... -
Fuzzy sets complement-based gated recurrent unit
Ferrero Jaurrieta, Mikel; Pereira Dimuro, Graçaliz; Takáč, Zdenko; Santiago, Regivan; Fernández Fernández, Francisco Javier
; Bustince Sola, Humberto
(CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org), 2021) Contribución a congreso / Biltzarrerako ekarpena
Gated Recurrent Units (GRU) are neural network gated architectures that simplify other ones (suchas, LSTM) by joining gates mainly. For this, instead of using two gates, if𝑥is the first gate, standardoperation1−𝑥is used ... -
LSTM Residual Aumentada: una nueva arquitectura de redes neuronales recurrentes aplicada a la traducción de texto
Actualmente, con el desarrollo de las tecnologías, la cantidad de datos digitales esta creciendo de manera exponencial. Ya en 2007, el 94 % de los datos mundiales, eran digitales y esta cifra no hace más que crecer. Para ... -
Predicción de temperatura de zonas de Navarra mediante redes neuronales recurrentes y modificaciones de las mismas
El objetivo de este trabajo es la predicción de la temperatura a lo largo del tiempo tomada en diferentes puntos de la geografía navarra. Para ello, hemos utilizado diferentes modelos basados en redes neuronales ... -
VCI-LSTM: Vector choquet integral-based long short-term memory
Ferrero Jaurrieta, Mikel; Takác, Zdenko; Fernández Fernández, Francisco Javier; Horanská, Lubomíra; Pereira Dimuro, Graçaliz
; Montes, Susana; Díaz, Irene; Bustince Sola, Humberto
(IEEE, 2022) Artículo / Artikulua
Choquet integral is a widely used aggregation operator on one-dimensional and interval-valued information, since it is able to take into account the possible interaction among data. However, there are many cases where the ...