Clasificación mediante Memoria Temporal Jerárquica
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| Autors: | , |
|---|---|
| Format: | artículo original |
| Data de publicació: | 2018 |
| Descripció: | Con los avances recientes en tecnología (hardware y software) la humanidad tiene un interés en tener máquinas que se comporten como los humanos. Un aspecto que los investigadores deben superar es cómo imitar los procesos cognitivos del cerebro; procesos cognitivos como reconocimiento de patrones visuales, reconocimiento de voz, comprensión del espacio, etc. Esta tarea necesita un algoritmo que recibe información sin formato del entorno, por lo tanto, se necesita un método de procesamiento de señal para convertir la entrada bruta en información útil. Computer Vision es un campo de investigación interesante porque el proceso de captura de imágenes es simple y el hardware para procesar estas imágenes está disponible con la tecnología actual. Esta investigación se centra en el campo de la clasificación de imágenes utilizando la memoria temporal jerárquica (por sus siglas en inglés HTM), una técnica de aprendizaje automático que imita la neocorteza y emula procesos cognitivos. |
| Pais: | Kérwá |
| Institution: | Universidad de Costa Rica |
| Repositorio: | Kérwá |
| Idioma: | Español |
| OAI Identifier: | oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/104160 |
| Accés en línia: | https://hdl.handle.net/10669/104160 |
| Paraula clau: | Memoria temporal aprendizaje automático proceso cognitivo |