Implementación y estudio de una wide kernel machine basada en RBMs
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/79263
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2015-06
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
En este proyecto se estudia la utilización de una Restricted Boltzmann Machine como extractor de características de imágenes que se utilizarán para mejorar la clasificación que realizan dos métodos de aprendizaje estadístico: Logistic Regression y una Support Vector Machine con el arc-cosine kernel. This project studies the use of a Restricted Boltzmann Machine as feature extractor from images. These features are used to improve on the performance of two statistical learning methods: Logistic Regression and a Support Vector Machine with the arc-cosine kernel.
TitulacióGRAU EN ENGINYERIA INFORMÀTICA (Pla 2010)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
109441.pdf | 846,3Kb | Visualitza/Obre |