Clasificación de eventos astronómicos transitorios con redes neuronales recurrentes

En esta tesis de maestría, se introduce una metodología innovadora basada en redes neuronales recurrentes (RNN) para abordar la detección y clasificación precisa de eventos astronómicos transitorios a partir de datos reales de observación. Fundamentado en la capacidad inherente de las RNN para model...

Full description

Autores:

Martin Vega, Daniela

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2023

Institución:

Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Repositorio:

RIUD: repositorio U. Distrital

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repository.udistrital.edu.co:11349/40400

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/11349/40400

Palabra clave:

Aprendizaje de máquina
Astrofísica
Red neuronal recurrente
Ciencia de datos
Eventos astronómicos transitorios
Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones -- Tesis y disertaciones académicas
Redes neuronales recurrentes (RNN)
Detección de eventos astronómicos
Clasificación de fenómenos astrofísicos
Automatización en astronomía
Machine learning
Astrophysics
Recurrent neural network
Transient astronomical events
Data science

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License

Atribución 4.0 Internacional