Magnitude Sensitive Competitive Neural Networks

En esta Tesis se presentan un conjunto de redes neuronales llamadas Magnitude Sensitive Competitive Neural Networks (MSCNNs). Se trata de un conjunto de algoritmos de Competitive Learning que incluyen un término de magnitud como un factor de modulación de la distancia usada en la competición. Al igual que otros métodos competitivos, MSCNNs realizan la cuantización vectorial de los datos, pero el término de magnitud guía el entrenamiento de los centroides de modo que se representan con alto detalle las zonas deseadas, definidas por la magnitud. Estas redes se han comparado con otros algoritmos de cuantización vectorial en diversos ejemplos de interpolación, reducción de color, modelado de superficies, clasificación, y varios ejemplos sencillos de demostración. Además se introduce un nuevo algoritmo de compresión de imágenes, MSIC (Magnitude Sensitive Image Compression), que hace uso de los algoritmos mencionados previamente, y que consigue una compresión de la imagen variable según una magnitud definida por el usuario. Los resultados muestran que las nuevas redes neuronales MSCNNs son más versátiles que otros algoritmos de aprendizaje competitivo, y presentan una clara mejora en cuantización vectorial sobre ellos cuando el dato está sopesado por una magnitud que indica el ¿interés¿ de cada muestra

Automatic Feature Extraction from Biosignals Using Convolutio-nal Neural Models

Our main goal is to achieve a convolutional neural model which can be used as a first step by classifiers, extracting the most relevant features of a biosignal and eliminating the need to study and select the relevant features to train the classifier.Nuestro objetivo principal consiste en desarrollar un modelo neuronal convolucional que pueda ser usado como etapa de entrada para clasificadores, extrayéndo las características más relevantes de una señal biomédica y eliminando la necesidad de estudiar la señal para seleccionar las características a usar en el entrenamiento del clasificador

Análisis de datos y evaluación mediante Redes Neuronales para predicción meteorológica

El proyecto consiste en la evaluación y comparación de diversas arquitecturas de redes neuronales, tanto con redes con algoritmos clásicos como con deep learning, para su uso en la predicción meteorológica de determinados umbrales de temperatura en un plazo entre 3 y 7 días. Se ha utilizado una base de datos con datos temporales de varias estaciones de Alemania. Posteriormente estos datos de entrada se tienen que preprocesar antes de introducirlos a la red. Tras ello se entrena la red con la mayor parte de estos datos y se deja una pequeña parte para su testeo. Después de evaluar con distintos parámetros para cada arquitectura neuronal se ha tratado de discutir cuál es la mejor configuración

Plataforma inalámbrica en collar para reconocimiento del comportamiento de ovejas

Tras la controversia generada entre 2007 y 2010 sobre los posibles efectos adversos producidos por el uso de adyuvantes como el Aluminio en animales rumiantes durante las campañas de vacunación en Europa para hacer frente al virus de la lengua azul, diferentes grupos de investigación comienzan a trabajar para determinar si efectivamente el uso de estos adyuvantes puede producir estos efectos secundarios en los animales. Para validar esta hipótesis, se ha de estudiar si existe un notable cambio en los patrones de comportamiento de los animales rumiantes, tras aplicar las vacunas con este adyuvante. Estos patrones de comportamiento son a lo que llamamos habitualmente “actividades”. Dentro de estas actividades que realizan los animales rumiantes se encuentran: correr, andar, descansar, rumiar etc. Por lo tanto, el primer paso consiste en ser capaces de reconocer las actividades que hacen los animales para después analizar los posibles cambios que se puedan producir.Este reconocimiento de actividades puede realizarse por medio de un experto que observe los animales en contacto directo con ellos, lo cual es un trabajo tedioso y de larga duración, o bien por medio de algún dispositivo entrenado en el reconocimiento y clasificación de estas actividades, que se encargue de hacer este trabajo.En concreto, este trabajo fin de máster plantea el desarrollo de un sistema de adquisición de datos que, mediante sistemas de aprendizaje automático, permita el reconocimiento de actividades de ovejas, animal rumiante de estudio, en base a los datos de diferentes sensores. La idea es que, gracias a este sistema, el proceso de reconocimiento de actividades no requiera de una persona en contacto continuo con los animales, sino que sea un sistema automático y permita en un futuro extraer conclusiones sobre el uso de los adyuvantes con Aluminio. Además, aprovechando el uso de la tecnología BLE (Bluetooth Low Energy), se trabaja en nuevas ideas para detectar las relaciones entre ovejas que permitan posteriormente validar si existen cambios en las relaciones entre individuos, antes y después de que a alguno de ellos se le aplique la vacuna.Por lo tanto, el presente estudio muestra el procedimiento seguido en la creación del dispositivo de reconocimiento de actividades de ovejas y los resultados obtenidos.<br /

Detección de actividades humanas con sensores portables

Diseño e implementación de un sistema capaz de distinguir entre distintas actividades realizadas durante el desempeño de un partido de tenis, siendo la finalidad última la correcta clasificación de un conjunto de golpes realizados. El modelo presenta robustez ante la variabilidad de las dimensiones, edad o sexo de cualquier sujeto que realice las actividades. Los datos han sido recopilados con dos nodos sensores que incorporan acelerómetro y giróscopo, y la tecnología de comunicación de bajo consumo Bluetooth Low Energy. Los modelos creados están basados en técnicas de Deep Learning con aprendizaje semi-supervisado, e implementados con TensorFlow con su API en Python. Primero se ha obtenido un extractor de características de los datos entrenando de manera no supervisada un Autoencoder Convolucional. Después se han entrenado distintas arquitecturas de Perceptrones Multicapa MLP con las características extraídas. Finalmente se exponen los resultados de clasificación obtenidos