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Aprendizaxe por currículo no adestramento de redes profundas

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MatoGonzalez_Daniel_TFG_2022.pdf (2.693Mb)
Use este enlace para citar
http://hdl.handle.net/2183/31917
Coleccións
  • Traballos académicos (FIC) [716]
Metadatos
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Título
Aprendizaxe por currículo no adestramento de redes profundas
Autor(es)
Mato González, Daniel
Director(es)
Hernández-Pereira, Elena
Mosqueira-Rey, E.
Data
2022
Centro/Dpto/Entidade
Universidade da Coruña. Facultade de Informática
Descrición
Traballo fin de grao (UDC.FIC). Enxeñaría Informática. Curso 2021/2022
Resumo
[Resumen]: La idea de ordenar tareas o datos dependiendo de su dificultad, creando un currículo, se lleva usando muchos años en ámbitos como el de la enseñanza y, más recientemente, el aprendizaje máquina. En este trabajo aplicaremos el uso de un currículo en aprendizaje profundo, comparando los resultados obtenidos con varios tipos de aprendizaje por currículo y un caso base con una red neuronal profunda entrenada sin utilizar ningún currículo. Para comprobar su eficacia, usaremos las redes neuronales resultantes para clasificar fragmentos de polisomnogramas en cinco clases, representando las cinco etapas del sueño.
 
[Abstract]: The idea of sorting tasks or data by their difficulty, creating a curriculum, has been used for a long time in fields like teaching and, more recently, machine learning. In this study we apply the use of a curriculum to deep learning, comparing the results obtained through different types of curriculum learning and a base case with a deep neural network trained without using a curriculum. In order to test their effectiveness, we will use the resulting neural networks to classify polysomnogram fragments in five classes, representing the five sleep stages.
 
Palabras chave
Aprendizaje profundo
Aprendizaje con currículo
Aprendizaje máquina
Fases del sueño
Clasificación
Deep learning
Curriculum learning
Machine learning
Sleep stages
Classification
 
Dereitos
Todos os dereitos reservados

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