Evolución de parámetros de optimización de redes neuronales profundas para clasificación y reconocimiento de imágenes

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Profesores:

Dra. Graciela Román Alonso

Dr. Juan Villegas Cortez

Resumen:

A partir de entender y apreciar la forma de procesamiento de las redes profundas nos enfrentamos ante el dilema de que poco se entiende a fondo su diseño e implementación, y es deseable poder determinar qué partes o etapas de una red profunda impacta para el reconocimiento o clasificación de un tipo de imagen u objeto de estudio.

Objetivo general

  • Optimizar una red neuronal profunda por medio de cómputo evolutivo para la identificación y clasificación de imágenes.

Objetivos específicos

  • Estudiar e identificar las topologías y estructuras generales de la redes profundas probadas en la literatura.
  • Estudiar el estado del arte del cómputo evolutivo desde la optimización combinatoria y los algoritmos genéticos.
  • Experimentar con la implementación de redes profundas en el ámbito de un problema de reconocimiento y clasificación de imágenes.
  • Determinar los parámetros a optimizar y modificar de forma permisible en una red profunda por medio del cómputo evolutivo.
  • Aplicar al menos una red profunda optimizada en un problema específico de reconocimiento y clasificación de imágenes, con base a la optimización desarrollada.

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