Buscar
Mostrando ítems 1-7 de 7
Modelado hidrológico de la cuenca del río Abangares por medio de algoritmos de inteligencia artificial
(2022-09)
En el presente estudio se evalúa el uso de modelos regresivos basados en algoritmos de Redes Neuronales Artificiales (RNA) y Redes Neuronales Recurrentes (RNN) del tipo LSTM, con el objetivo de estimar anticipadamente la ...
Desarrollo de un sensor virtual predictivo de glucosa para el tratamiento de la diabetes tipo 1
(2021)
La diabetes es una enfermedad que afecta a más de 422 millones de personas en el mundo. Uno de los principales riesgos de los pacientes con diabetes tipo 1 (DT1) son las hipoglicemias, eventos que pueden causar somnolencia, ...
Uso de redes neuronales recurrentes con mecanismos de atención para pronóstico de parámetros minero-metalúrgicos
(2021)
La refinación electrolítica permite la obtención de cobre de alta pureza, y por ende
mayor valor. La calidad del metal obtenido está asociada a dos indicadores de interés: la Eficiencia de Corriente y el Rechazo Físico ...
Modelamiento de predictor de fuga de clientes, con la utilización del valor de vida del cliente y redes neuronales recurrentes
(2018)
Para todas las industrias, el manejo estratégico de los clientes es vital para conservar la competitividad y la supervivencia empresarial en el tiempo. En este contexto existen dos enfoques estratégicos principales: ...
Módulos de atención temporal para redes neuronales con memoria externa
(2020)
En este trabajo se introducen dos módulos de atención temporal, los cuales pueden ser
acoplados a modelos tradicionales de redes neuronales recurrentes con memoria externa
para mejorar el rendimiento de éstos en tareas de ...
Estimación de la temperatura del suelo mediante técnicas de aprendizaje profundo
(2021)
La temperatura del suelo cumple un rol fundamental en el funcionamiento de microorganismos, tasas de descomposición de residuos y en el ciclo hidrológico. Sin embargo, la ausencia de monitoreo y la baja disponibilidad de ...
A differentiable adaptive computation time algorithm for neural networks
(2021)
A pesar de las mejoras sustanciales en los resultados que aportan los modelos de redes
neuronales, su aplicación generalizada se ha visto limitada por su elevado coste computacional
debido a redundancias presentes en ...