Mostrar o rexistro simple do ítem
Aplicación de Deep Learning al aprendizaje de modelos en robótica cognitiva
dc.contributor.author | Rodríguez-Jiménez, Ariel | |
dc.contributor.author | Arias-Méndez, Esteban | |
dc.contributor.author | Bellas, Francisco | |
dc.contributor.author | Becerra Permuy, José Antonio | |
dc.date.accessioned | 2020-11-12T17:15:18Z | |
dc.date.available | 2020-11-12T17:15:18Z | |
dc.date.issued | 2020-05 | |
dc.identifier.citation | Rodríguez-Jiménez, A., Arias-Méndez, E., Bellas-Bouza, F., & Becerra-Permuy, J. (2020). Aplicación de Deep Learning al aprendizaje de modelos en robótica cognitiva. Revista Tecnología En Marcha, 33(6), Pág. 92-104. https://doi.org/10.18845/tm.v33i6.5171 | |
dc.identifier.issn | 2215-3241 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2183/26689 | |
dc.description | Especial Movilidad Estudiantil 7 | es_ES |
dc.description.abstract | [Resumen] El tipo de entrenamiento utilizado para una red neuronal artificial va a depender de factores como: disponibilidad de datos, tiempo de entrenamiento, recursos de hardware disponibles, entre otros. Los entrenamientos pueden ser offline u online. En el presente artículo se experimentan entrenamientos online sobre un robot cuya principal característica es que utiliza un mecanismo cognitivo darwinista para su supervivencia. El aprendizaje del robot se produce en tiempo real. Este tiene redes neuronales artificiales profundas para predecir acciones a realizar, se entrena con la menor cantidad de espacio de almacenamiento y en el menor tiempo posible sin sacrificar confianza de la red neuronal artificial profunda. Los entrenamientos experimentados son: Online Deep Learning, Online Deep Learning con memoria y Online Mini-Batch Deep Learning con memoria. | es_ES |
dc.description.abstract | [Abstract] The kind of training used for an artificial neural network will depend on factors such as: available data, training time, hardware resources, etc. The trainings can be online and offline. In the current article we experimented with online trainings on a robot whose main characteristic is the usage of a Cognitive Darwinist Mechanism to survive. The robot learns in real-time. It has deep artificial neural networks to predict actions, it’s trained using the least amount of storage and the training time has to be as fast as possible; keeping high confidence in the artificial neural network. The experimental trainings are: Online Deep Learning, Online Deep Learning with memory and Online Mini-Batch Deep Learning with memory. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Tecnológica de Costa Rica | es_ES |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.18845/tm.v33i6.5171 | es_ES |
dc.rights | Atribucion-No comercial-Sin derivadas 3.0 | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ | |
dc.subject | Redes neuronales (Informática) | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje automático | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje profundo (Informática) | es_ES |
dc.subject | Robótica | es_ES |
dc.title | Aplicación de Deep Learning al aprendizaje de modelos en robótica cognitiva | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | es_ES |
dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
UDC.journalTitle | Tecnología en marcha | es_ES |
UDC.volume | 33 | es_ES |
UDC.startPage | 92 | es_ES |
UDC.endPage | 104 | es_ES |
dc.identifier.doi | 10.18845/tm.v33i6.5171 |
Ficheiros no ítem
Este ítem aparece na(s) seguinte(s) colección(s)
-
CIT-GII - Artigos [38]