Estimación de incertidumbre de redes generativas antagónicas (GAN) para simular datos del detector de partículas del Cherenkov de imágenes de anillo (RICH)
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| Autores: | , |
|---|---|
| Formato: | proyecto fin de carrera |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Descripción: | Proyecto de Graduación (Bachillerato en Ingeniería en Computación) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería en Computación, 2024. |
| País: | RepositorioTEC |
| Institución: | Instituto Tecnológico de Costa Rica |
| Repositorio: | RepositorioTEC |
| Lenguaje: | Español |
| OAI Identifier: | oai:repositoriotec.tec.ac.cr:2238/15668 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2238/15668 |
| Palabra clave: | Redes neuronales (Computadores) Aprendizaje profundo (Aprendizaje automático) Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Incertidumbre (Teoría de la información) Informes-- Prácticas profesionales Neural networks (Computer science) Deep learning (Machine learning) Machine learning Uncertainty (Information theory) Reports--professional internships |