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Trabajo fin de máster

Advanced Neural Networks Architectures Research - Forecasting Recommendations

tipo de documento semantico ckh_publication

Ficheros

Resumen Trabajo Fin de Máster
TFM-MII_RiloSanchezSantiago.pdf
Tamaño 6285437
Formato Adobe PDF
Resumen Autorización
Confirmacion de autoria_SantiagoRilo_MII.pdf
Tamaño 216430
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Fecha de publicación 00/00/2020
Director/Coordinador
Pizarroso Gonzalo, Jaime
Portela González, José

Resumen

Idioma es-ES
Resumen

El propósito de este trabajo es estudiar y comparar arquitecturas alternativas de redes neuronales en problemas de predicción. Para llevar a cabo este estudio se comprobará empíricamente la eficacia de diferentes familias de redes neuronales, incluyendo al perceptrón multicapa, redes neuronales recurrentes y redes convolucionales. Como punto inicial del estudio, se documentará un extenso estado del arte donde se detallará cada alternativa en profundidad. El último capítulo del trabajo recogerá la aplicación práctica de las arquitecturas seleccionadas.

Idioma en-GB
Resumen

The main objective of this project is to obtain a set of machine learning tools which are suited for prediction regarding time series. These algorithms will be neural networks of different families, including regular multilayer perceptrons, recurrent neural networks and convolutional neural networks. In order to choose the right models, an extensive state of the art will be carried out where the different neural structures will be explained in detail. A timeseries forecasting application will be performed to compare the performance of some of the models explained.

Centro
Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI)

Palabras clave

Tipo de archivo application/pdf
Idioma en-GB
Tipo de acceso info:eu-repo/semantics/closedAccess
Licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
Fecha de modificacion 09/09/2022
Fecha de disponibilidad 24/04/2020
fecha de alta 24/04/2020

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