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dc.contributor.advisorCruz Cantillo, Javier de la
dc.contributor.advisorVillanueva Polanco, Ricardo
dc.contributor.authorSalcedo Quintero, Carolina Andrea
dc.date.accessioned2022-11-23T22:26:29Z
dc.date.available2022-11-23T22:26:29Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10584/11188
dc.description.abstractEl trabajo de grado se centra en el área de las redes neuronales artificiales, más específicamente los autoencoders. Se presenta un estudio sobre la capacidad de autoencoders simétricos de aprender códigos lineales binarios. Se llevó a cabo un algoritmo para la generación de estructuras de autoencoders y sus parámetros. Se entrenaron dichas estructuras con una variedad de códigos, algunos generados de forma aleatoria y algunos códigos famosos como es el caso de los códigos de Hamming y los códigos de Golay. Para los cuales, se midió el desempeño con el binary accuracy. También se sometieron los autoencoders a codewords con errores. El desarrollo se hizo con una combinación de liberías de Python y de GAP. La evidencia muestra que los autoencoders efectivamente son capaces de aprender códigos lineales binarios, obteniendo valores de binary accuracy por encima de 80%.
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.format.extent87 páginases_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad del Nortees_ES
dc.titleAnálisis del desempeño de autoencoders para aprender códigos lineales binarioses_ES
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaes_ES
dc.publisher.programMaestría en Matemáticases_ES
dc.publisher.departmentDepartamento de matemáticas y estadísticaes_ES
dc.description.degreelevelMaestríaes_ES
dc.publisher.placeBarranquilla, Colombiaes_ES
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_ES
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcces_ES
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.type.contentTextes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/submittedVersiones_ES
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaes_ES
dc.description.degreenameMagister en Matemáticases_ES
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2es_ES
dcterms.audience.educationalcontextEstudianteses_ES
dc.subject.lembRedes neurales (Computadores)
dc.subject.lembInteligencia artificial
dcterms.audience.professionaldevelopmentMaestríaes_ES
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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