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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