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dc.contributor.authorLozano Ortega, Antonio Manuel 
dc.date.accessioned2017-11-03T17:56:49Z
dc.date.available2017-11-03T17:56:49Z
dc.date.issued2017-10-09
dc.description.abstractEste TFM tiene por objeto desarrollar un sistema de aprendizaje profundo (Deep Learning) capaz de imitar el comportamiento biológico de una retina en términos de actividad neuronal de las células ganglionareses_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.title.alternativeDeep learning models of retinal neural encoding of complex light patternses_ES
dc.titleModelos de retina con aprendizaje profundoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.subject.otherIngeniería de Sistemas y Automáticaes_ES
dc.contributor.advisorCano Izquierdo, José Manuel 
dc.contributor.advisorFernández Jover, Eduardo 
dc.contributor.advisorGarrigós Guerrero, Francisco Javier 
dc.languagespaES_es
dc.subjectAprendizajees_ES
dc.subjectLearninges_ES
dc.subjectNeurobiologíaes_ES
dc.subjectNeurobiologyes_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectArtificial intelligencees_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/6082
dc.description.centroEscuela Técnica Superior de Ingeniería IndustrialES_es
dc.contributor.departmentIngeniería de Sistemas y Automática
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.description.universityUniversidad Politécnica de CartagenaES_es
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificiales_ES


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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
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