Post-training discriminative pruning for RBMs

One of the major challenges in the area of artificial neural networks is the identification of a suitable architecture for a specific problem. Choosing an unsuitable topology can exponentially increase the training cost, and even hinder network convergence. On the other hand, recent research indicates that larger or deeper nets can map the problem features into a more appropriate space, and thereby improve the classification process, thus leading to an apparent dichotomy. In this regard, it is interesting to inquire whether independent measures, such as mutual information, could provide a clue to finding the most discriminative neurons in a network. In the present work we explore this question in the context of Restricted Boltzmann Machines, by employing different measures to realize post-training pruning. The neurons which are determined by each measure to be the most discriminative, are combined and a classifier is applied to the ensuing network to determine its usefulness. We find that two measures in particular seem to be good indicators of the most discriminative neurons, producing savings of generally more than 50% of the neurons, while maintaining an acceptable error rate. Further, it is borne out that starting with a larger network architecture and then pruning is more advantageous than using a smaller network to begin with. Finally, a quantitative index is introduced which can provide information on choosing a suitable pruned network.Fil: Sánchez Gutiérrez, Máximo. Universidad Autónoma Metropolitana; MéxicoFil: Albornoz, Enrique Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos; ArgentinaFil: Close, John Goddard. Universidad Autónoma Metropolitana; Méxic

Planificacion del proceso de licitacion sistema automatizado de registro y control de accionistas y acciones ESSAM S.A.

117 p.Coherentemente con el plan de privatización previsto para el ano 2000, ESSAM S.A., dispuso la compra de un sistema computacional que maneje y facilite las operaciones financieras de los accionistas de la empresa sobre su parte del capital social. Aquí se describe el proyecto en el cual se elaboro el proceso de Licitación del Sistema Automatizado de Registro y Control de Accionistas y Acciones para ESSAM S.A. Inicialmente, este proceso de Licitación consistió en la confección de las bases Administrativas y Técnicas. Luego, las propuestas que fueron recepcionadas por ESSAM S.A, se evaluaron por medio de una metodología de ayuda a la decisión multicriterio, diseñada para tal efecto. La metodología permitió generar un ranking de propuestas, el que sirvió de base para ayudar a la decisión de compra del sistema computacional mencionado. A diferencia de la mayoría de las empresas publicas, la metodología de ayuda a la decisión multicriterio permitió evaluar las propuestas con criterios distintos del económico, posibilitando el use de argumentos técnicos para la justificación de la decisión

Furnariidae species recognition using speech-related features and machine learning

The automatic classification of calling bird species is important to achieve more exhaustive environmental monitoring and to manage natural resources. Bird vocalizations allow to recognise new species, their natural history and macro-systematic relations, while automatic systems can speed up and improve all the process. In this work, we use state-of-art features designed for speech and speaker state recognition to classify 25 species of Furnariidae family. Since Furnariidae species inhabit the Litoral Paranaense region of Argentina (South America), this work could promote further research on the topic and the implementation of in-situ monitoring systems. Our analysis includes two widely-known classification techniques: random forest an support vector machines. The results are promising, near 86%, and were validated in a cross-validation scheme.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Radrigán antes de Radrigán

In 1979, Juan Radrigan premiered his first play: Testimonio de las muertes de Sabina [Testimony of Sabina’s Many Deaths]. In 1980, he organized his own theatrical troupe, the Teatro Popular El Telón [The Curtain Popular Theatre]. And in 1981 his work Hechos consumados [When All is Said and Done] received the Critics Play of The Year Award. Soon Radrigan became the main playwright emerged during the dictatorship and since then has been known as “the playwright of the outcasts”. Until now, the novels, short stories, and poetry that Radrigan wrote before he started producing theatre, have not been studied. From a first glance to these materials, this paper proposes innovative approaches to rethink Radrigan’s theatre and, at once, the chilean theatrical field during the post-coup years.En 1979, Juan Radrigán debutó como dramaturgo con Testimonio de las muertes de Sabina. En 1980 formó su propia compañía, el Teatro Popular El Telón. Recibió el Premio de la Crítica a la Mejor Obra en 1981 por Hechos consumados. Pronto devino el “dramaturgo revelación” del teatro chileno durante la dictadura y desde entonces ha sido reconocido como el “dramaturgo de los marginados”. Hasta ahora no han sido estudiadas la narrativa y la poesía que produjo antes de consagrase al teatro. A partir de una primera mirada a estos materiales, este artículo propone claves novedosas para revisitar la dramaturgia de Radrigán y, de paso, repensar el campo teatral chileno durante los años siguientes al golpe de Estado

An Effectiveness Metric for Ordinal Classification: Formal Properties and Experimental Results

In Ordinal Classification tasks, items have to be assigned to classes that have a relative ordering, such as positive, neutral, negative in sentiment analysis. Remarkably, the most popular evaluation metrics for ordinal classification tasks either ignore relevant information (for instance, precision/recall on each of the classes ignores their relative ordering) or assume additional information (for instance, Mean Average Error assumes absolute distances between classes). In this paper we propose a new metric for Ordinal Classification, Closeness Evaluation Measure, that is rooted on Measurement Theory and Information Theory. Our theoretical analysis and experimental results over both synthetic data and data from NLP shared tasks indicate that the proposed metric captures quality aspects from different traditional tasks simultaneously. In addition, it generalizes some popular classification (nominal scale) and error minimization (interval scale) metrics, depending on the measurement scale in which it is instantiated.Comment: To appear in Proceedings of ACL 202

Classification of ASR Word Hypotheses using prosodic information and resampling of training data

In this work, we propose a novel re-sampling method based on word lattice information and we use prosodic cues with support vector machines for classification. The idea is to consider word recognition as a two-class classification problem, which considers the word hypotheses in the lattice of a standard recognizer either as True or False employing prosodic information. The technique developed in this paper was applied to set of words extracted from a continuous speech database. Our experimental results show that the method allows obtaining average word hypotheses recognition rate of 82%.Fil: Albornoz, Enrique Marcelo. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Departamento de Informática. Laboratorio de Investigaciones en Señales e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Milone, Diego Humberto. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Departamento de Informática. Laboratorio de Investigaciones en Señales e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Rufiner, Hugo Leonardo. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Departamento de Informática. Laboratorio de Investigaciones en Señales e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: López-Cózar, R.. Escuela Técnica Superior en Ingeniería Informática y de Telecomunicación. Universidad de Granada; España

Development of a Kinect-based exergaming system for motor rehabilitation in neurological disorders

The development of videogames for physical therapy, known as exergames, has gained much interest in the last years. In this work, a system for rehabilitation and clinical evaluation of neurological patients is presented. The Microsoft Kinect device is used to track the full body of patients, and three games were developed to exercise and assess different aspects of balance and gait rehabilitation. The system provides visual feedback by means of an avatar that follows the movements of the patients, and sound and visual stimuli for giving orders during the experience. Also, the system includes a database and management tools for further analysis and monitoring of therapies. The results obtained show, on the one side, a great reception and interest of patients to use the system. On the other side, the specialists considered very useful the data collected and the quantitative analysis provided by the system, which was then adopted for the clinical routine.Fil: Estepa, A.. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas; ArgentinaFil: Spontón Píriz, Sergio Gustavo. Centro de Rehabilitación E Investigación:dr. L.maradona; ArgentinaFil: Albornoz, Enrique Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Martínez, César Ernesto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentin

Desarrollo de un sistema de detección de pérdidas de atención en la conducción basado en visión computacional

Los accidentes de tránsito debido a errores humanos son muy habituales a pesar de los avances en seguridad que presentan los vehículos modernos. En este trabajo se presenta el diseño e implementación de un sistema que evalúa las distracciones de los conductores, a través del procesamiento de video obtenido con un dispositivo móvil. El sistema permite evaluar cuando los conductores no prestan la debida atención, que incluye situaciones donde no miran al frente o los parpadeos son excesivos y pueden evidenciar somnoliencia. Adicionalmente, se diseño y registró una base de datos de videos que permite la evaluación de la conducción en diferentes escenarios.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Reconocimiento facial para On-Boarding Digital

Los sistemas actuales que permiten el alta remota de clientes, principalmente los que brindan servicios financieros a través de canales digitales, requieren de una validación del cliente cada vez más robusta, por ejemplo a. través de biometría. El objetivo de este proyecto es el desarrollo de sistema, que permita validar usuarios a partir de una selfie y su DNI, que luego, será, usado en el alta de clientes en el sistema, financiero (“on boarding” digital, OBD). Para su evaluación se generó un Corpus de imágenes (selfie + DNI), en diversas condiciones de adquisición.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Desarrollo de un sistema para neurorehabilitación basado en plataforma de balance y mini-pc

En los últimos años se han presentado diversos sistemas que capturan el movimiento de una persona, siendo inicialmente empleados en la industria de videojuegos a fin de generar nuevas experiencias en un ambiente inmersivo del jugador. En este trabajo se presenta el desarrollo de un sistema de asistencia a profesionales de la neurorehabilitación, basado en dispositivos sensoriales utilizados para los videojuegos del ejercicio (exergames). El mismo está conformado por una plataforma de balance y software desarrollado ad-hoc que corre sobre una mini-PC. Los profesionales médicos diseñaron un conjunto de ejercicios para la evaluación de pacientes neurológicos con trastornos del equilibrio. Finalmente, se crearon diversos exergames cuyas funciones lúdicas hacen para el paciente una terapia más motivadora, a la vez que registran los parámetros de interés para los profesionales. El sistema permitirá, además, el seguimiento de terapias y la personalización de las mismas según la evolución de cada paciente.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ