Redes neuronales recurrentes aplicadas al reconocimiento de voz y traducción automática de español a japones

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dc.audiencegeneralPublic
dc.contributor.advisorSandoval Solís, María de Lourdes
dc.contributor.authorPacheco Martinez, Máximiliano Enrique
dc.contributor.directorSandoval Solís, María de Lourdes
dc.coverage.placeTesiteca Biblioteca Central 3er. piso
dc.date.accessioned2025-11-12T15:42:18Z
dc.date.available2025-11-12T15:42:18Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractLas Redes Neuronales en tiempos resientes son muy utilizadas en diferentes áreas de la inteligencia artificial (reconocimiento de patrones, clasificación. Reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, Traducción automática etc.). Esta popularización se debe en gran medida a las sencilles de sus estructuras y la versatilidad que tiene para ser usadas en diferentes problemas. Dentro de las Redes Neuronales se presenta la atención a las Redes Neuronales recurrentes, esta topología es útil cuando se modelan secuencias de datos, como puede ser la voz, la escritura etc. En esta tesis se detalla la parte teoría de las Redes Neuronales recurrentes, a fin de comprender y mejorar como se componen poder implementarlas sin necesidad de librerías como Tensor Flow, Keras, CNTK, etc. Posteriormente se hace hincapié en su uso en reconocimiento de voz y traducción automática sin bien. El entrenamiento de las Redes Neuronales suele usar métodos basados en el gradiente, en esta tesis se presentará una forma de entrenamiento basado en algoritmos genéricos. Para hacer uso de ellos las Redes Neuronales será necesario realizar algunos ajustes al algoritmo Genético. Como se vera más adelante, aunque es posible realizar el entretenimiento con los algoritmos genéricos, para hacer factible dicho entrenamiento, será necesario contemplar algunas consideraciones, esto se demostrará mediante las pruebas realizadas.
dc.identifier.bibrecordICCO2019 P116
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/30360
dc.language.isospa
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesrestrictedAccess
dc.subject.lccRed neuronal normal--Automatica--Tradicional--Incluye memoria interna--Conserva la información--Entradas previas--Tarea donde se ordenan los datos importantes
dc.subject.lccPascal concurrente--Lenguaje de programación informatica--Matemáticas--Instrumentos y maquinas--Computadoras electrónicas--Computadoras digitales--Programación--Lenguajes individuales
dc.subject.lccOpciones concurrentes
dc.thesis.careerLicenciatura en Ingeniería en Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreetoobtainLicenciado (a) en Ciencias de la Computación
dc.titleRedes neuronales recurrentes aplicadas al reconocimiento de voz y traducción automática de español a japones
dc.typeTesis de licenciatura
dc.type.degreeLicenciatura
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