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Escalante Balderas, Hugo Jair
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Reconocimiento de emociones utilizando técnicas de aprendizaje maquinal
Descrizione: La señal de habla se caracteriza por su alta variabilidad, pues su producción queda condicionada por la ubicación y movimiento de los elementos en la cavidad oral y el rostro, y por variantes en parámetros como el acento regional, la condición social o el estilo personal. La expresión de emociones... Soggetto: Emociones -- Simulación por computadora, Interacción hombre-computadora, Human-computer interaction, Automatic speech recognition, Reconocimiento automático del habla, and Emotions Computer simulation Creatore: Sánchez Gutiérrez, Máximo Eduardo Collaboratore: Martínez Licona, Fabiola Margarita, Escalante Balderas, Hugo Jair, Goddard Close, John Charles Henry, and González Pérez, Pedro Pablo Editore: Universidad Autónoma Metropolitana Posgrado: Maestria en Ciencias y Tecnologias de la Informacion Lingua: spa Año de publicación: 2013 Diritti: Acceso Abierto Licenza: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis Identifier: https://doi.org/10.24275/uami.8w32r5773 -
Sistema de clasificación paralelo basado en un ensamble de tipo mezcla de expertos
Descrizione: The classification of large amounts of data is a challenging task in machine learning, which only some few classifiers can handle. In this paper we propose a Parallel Classifier based on Mixture of Experts (PCME)to handle this challenging task. The PCME is a novel algorithm since it allows us to... Soggetto: Procesamiento paralelo (Computación), Parallel processing (Electronic computers), Minerías de datos, MIMD (Electronic computers), Data mining, and MIMD (Computaión) Creatore: Moreno Montiel, Benjamin Collaboratore: Román Alonso, Graciela, Morales Manzanares, Eduardo, Escalante Balderas, Hugo Jair, Mac Kinney Romero, René, and Rodríguez Flores, Eduardo Editore: Universidad Autónoma Metropolitana Posgrado: Doctorado en Ciencias y Tecnologias de la Informacion Lingua: spa Año de publicación: 2017 Diritti: Acceso Abierto Licenza: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis Identifier: https://doi.org/10.24275/uami.v118rd525