1. RIUdeG
  2. Tesis
  3. Licenciatura
  4. CUCEI
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/85152
Registro completo de metadatos
Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorPerez Padilla, Cynthia Getsemani
dc.date.accessioned2021-10-05T20:40:21Z-
dc.date.available2021-10-05T20:40:21Z-
dc.date.issued2019-10-03
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/85152-
dc.description.abstractEl paradigma de procesamiento de la informacion es desarrollado a finales del siglo XIX y principios de XX con la arquitectura de Von Neumann que es la base de los actuales sistemas de procesamientos digitales [Martin 2002]. La inteligencia artificial se encarga de estudiar modelos de computo capaces de realizar actividades propias de los seres humanos, como son, la capacidad de adaptacion, aprendizaje, razonamiento, y la toma de decisiones [Mata- Gama2019].
dc.description.tableofcontents1. Introduccion 4 1.1. Objetivos generales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2. Objetivos particulares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2. Marco teorico 7 2.1. Modelos de regresion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1.1. Regresion polinomial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.1.2. Regresion logstica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2. Neurona articial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.2.1. Tejido nervioso como motivacion . . . . . . . . . . . . 14 2.2.2. Unidad logica con umbral . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2.2.1. Interpretacion geometrica de ULU . . . . . . 20 2.2.2.2. Limitaciones de ULU . . . . . . . . . . . . . . 21 3. Redes Neuronales 23 3.1. Redes neuronales artificiales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.2. Perceptron de una neurona . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.3. Perceptron sin capa oculta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.4. Perceptron de multiples capas . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 4. Mecanismos de aprendizaje 29 4.1. Aprendizaje supervisado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4.2. Aprendizaje no supervisado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 4.3. Sobreajuste y subajuste . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 4.4. Entrenamiento de la red . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 5. Algoritmos de optimizacion utilizados 35 5.1. El algoritmo de propagacion hacia atras . . . . . . . . . . . . 35 5.2. Algoritmos geneticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 5.3. Evolucion diferencial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 5.3.1. Estructura poblacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 5.3.2. Inicializacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 5.3.3. Mutacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 5.3.4. Recombinacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 5.3.5. Seleccion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 5.3.6. Diagrama de flujo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 6. Procesamiento de imagenes digitales 45 6.1. Fundamentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 6.2. Problema de clasicacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 7. Planteamiento del problema 49 7.1. Datos usados para la experimentacion . . . . . . . . . . . . . 49 8. Resultados 51 8.1. Imagenes mal clasificadas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 9. Conclusiones 55 10.Bibliografia 55
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.subjectVon Neumann
dc.subjectArtificial
dc.subjectAi
dc.subjectIa
dc.subjectRedes Neuronales
dc.titleCLASIFICACIÓN DE IMÁGENES DE ROSTROS MEDIANTE REDES NEURONALES
dc.typeTesis de Licenciatura
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderPerez Padilla, Cynthia Getsemani
dc.coverageGUADALAJARA, JALISCO.
dc.type.conacytbachelorThesis
dc.degree.nameLICENCIATURA EN MATEMATICAS
dc.degree.departmentCUCEI
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara
dc.rights.accessopenAccess
dc.degree.creatorLICENCIADO EN MATEMATICAS
dc.contributor.directorGuerrero Arroyo, Edgar Alejandro
Aparece en las colecciones:CUCEI

Ficheros en este ítem:
Fichero TamañoFormato 
LCUCEI10071FT.pdf2.36 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Mostrar el registro sencillo del ítem


Los ítems de RIUdeG están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.