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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/UCSP/15398
Title: Desarrollo de un modelo híbrido usando modelos de aprendizaje profundo para la recuperación de información multi-modal en texto e imágenes
Authors: Diaz Zeballos, Miler
metadata.dc.contributor.advisor: Ochoa Luna, José Eduardo
Keywords: Recuperación de información multi-modal;Extracción de características
Issue Date: 2017
Publisher: Universidad Católica San Pablo
Abstract: Actualmente el uso de los modelos de Aprendizaje Profundo en muchas a´reas de investigacio´n esta demostrando excelentes resultados, el a´rea de Recuperaci´on de Informaci´on es una de ellas. Dentro de esta a´rea existe una tarea que es la Recuperaci´on de Informaci´on en mu´ltiples modalidades. El objetivo principal de esta tarea es proyectar datos de diferentes modalidades dentro de un mismo espacio sema´ntico o crear un modelo para establecer una relaci´on entre estos espacios. En esta investigacio´n se propone dos modelos h´ıbridos intra-modales para tratar con ima´genes y textos respectivamente y la elaboraci´on de un modelo para establecer una relacio´n entre ambas modalidades utilizando modelos de Aprendizaje Profundo. Los resultados sera´n evaluados en varios conjuntos de datos utilizados en el estado del arte para validar el rendimiento del modelo general.
URI: http://repositorio.ucsp.edu.pe/handle/UCSP/15398
Appears in Collections:Tesis Postgrado - Maestría en Ciencia de la Computación

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