13517 20190219123642.0 TESIS-2014-027 eng 621.3 Pelayo Campillos, Enrique Magnitude Sensitive Competitive Neural Networks Zaragoza Universidad de Zaragoza, Prensas de la Universidad 2014 177 Tesis de la Universidad de Zaragoza 2014-25 2254-7606 Presentado: 14 03 2014 Tesis-Univ. Zaragoza, Ingeniería Electrónica y Comunicaciones, 2014 Zaragoza, Universidad de Zaragoza 2014 by-nc-nd Creative Commons 3.0 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ 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. redes neuronales inteligencia artificial tratamiento digital de imágenes Buldain Pérez, David dir. Orrite Uruñuela, Carlos dir. Universidad de Zaragoza Ingeniería Electrónica y Comunicaciones zaguan@unizar.es 17472480 http://zaguan.unizar.es/record/13517/files/TESIS-2014-027.pdf Texto completo (eng) oai:zaguan.unizar.es:13517 tesis driver Ingeniería telemática Ingeniería Electrónica y Comunicaciones TESIS