TÈCNIQUES D'INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL
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Funcion de MATLAB que baraja aleatoriamente las muestras y las reparte en un conjunto de entrenamiento y otro de validacion segun la fraccion indicada, con los comentarios que explican cada paso.
Guion del proyecto final de la asignatura: que hay que entregar y que conceptos hay que cubrir, desde la descripcion y estandarizacion de los datos hasta el modelo lineal, el perceptron multicapa, la red convolucional y el nucleo de Gabor. 3 paginas.
Guion de la practica 4 en ingles, en sus dos variantes de digitos manuscritos y de imagenes CIFAR: objetivo, funciones necesarias de practicas anteriores, esquema general, evaluacion del clasificador y reduccion con el filtro de Gabor. 6 paginas.
Funcion de MATLAB que devuelve la derivada de la sigmoide evaluada en z como el producto de la sigmoide por uno menos la sigmoide, funcionando igual para vectores y para matrices.
Funcion de MATLAB que calcula la sigmoide logistica de su argumento, valida tanto para escalares como para vectores y matrices. Es la activacion que usan las neuronas ocultas en todas las practicas.
Funcion de MATLAB que reduce la dimension de una imagen recorriendo filas y columnas y quedandose con el valor maximo del campo receptivo de cada celda, el equivalente a una operacion de max pooling.
Memoria completa de la practica 3 con codigo y figuras: implementacion del perceptron multicapa, regresion sobre datos sinteticos con ruido gaussiano, separacion en entrenamiento y validacion, y aplicacion a un problema real. 18 paginas.
Memoria completa de la practica 4 con las figuras: efecto de cada parametro del filtro de Gabor sobre una imagen real, el banco de filtros por orientaciones y los resultados de la clasificacion. 26 paginas.
Texto de la practica 4 que explica que hace cada parametro del filtro de Gabor sobre la imagen de salida: dimension del nucleo, longitud de onda, fase, sigma, gamma y orientaciones, con los ejemplos de kernel de 50 y de 150. 2 paginas.
Funcion de MATLAB que dibuja en una figura de dos paneles la evolucion del error de entrenamiento y de validacion en escala logaritmica y, al lado, la salida de la red frente a los datos y sus objetivos.
Funcion de MATLAB que representa la frontera de decision del clasificador sobre la nube de puntos con pcolor, superpone los datos de entrenamiento y de validacion por clases y muestra los porcentajes de acierto.
Funcion de MATLAB que estima el gradiente numericamente perturbando cada peso en mas y menos epsilon y aplicando la diferencia centrada, para comprobar que la retropropagacion esta bien programada.
Las cuatro versiones del bucle de entrenamiento del perceptron multicapa: paralelo, serie, clasificacion y clasificacion con datos reales. Inicializacion aleatoria de pesos, bucle de iteraciones, bucle de patrones y actualizacion por descenso de gradiente
Las tres versiones de la funcion de gradiente del perceptron multicapa en un solo documento: regresion, clasificacion y clasificacion con datos reales. Retropropagacion paso a paso con los comentarios que explican cada termino delta. 8 paginas.
Script de MATLAB que lee una imagen, la pasa a escala de grises y le aplica el filtro de Gabor para cada orientacion, con los comentarios que explican que hace cada parametro: dimension del nucleo, longitud de onda, fase, radio y aplanado.
Funcion de MATLAB que aplica el filtro de Gabor con varias orientaciones a cada imagen de la matriz de datos y reduce despues la dimensionalidad del resultado, comprobando que el factor de reduccion divide a las dos dimensiones. 2 paginas.
Funcion de MATLAB que genera el nucleo de Gabor: rota los ejes con el angulo theta, multiplica el coseno de longitud de onda lambda y fase phi por la envolvente gaussiana de anchura sigma y relacion de aspecto gamma, y lo representa.
Funcion de MATLAB que construye una malla con meshgrid dentro de los limites dados, evalua en ella la funcion de decision del clasificador y devuelve la respuesta con la forma de la malla para poder representarla.
Funcion de MATLAB que propaga la entrada por la capa oculta con sigmoide, anade el bias, calcula la salida lineal y devuelve el error cuadratico medio promediado sobre todas las muestras.
Guion de la practica 4 en castellano, en sus dos variantes de digitos manuscritos y de imagenes CIFAR: objetivo, funciones que hacen falta de practicas anteriores, esquema general, evaluacion del clasificador y uso del filtro de Gabor para reducir la imag
Las tres versiones de la funcion de error del MLP en un solo documento: la de regresion con error cuadratico medio y las dos de clasificacion con entropia cruzada, recorriendo patron a patron y promediando. 6 paginas.
Funcion de MATLAB que carga los lotes 1 y 2 del conjunto CIFAR, selecciona el numero de patrones pedido y devuelve entrenamiento y validacion solo con las dos clases de imagenes elegidas, etiquetadas como 1 y 0.
Funcion de MATLAB que carga el fichero de digitos escritos a mano, convierte los targets de codificacion one hot a numero y devuelve los conjuntos de entrenamiento y validacion solo con los dos digitos elegidos, etiquetados como 1 y 0.
He publicado nuevos apuntes de 3º TÈCNIQUES D'INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL: RESUMEN.pdf
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