1. Repositorio Digital USFQ
  2. TESIS COLEGIO DE PREGRADO
  3. COLEGIO DE CIENCIAS E INGENIERÍAS (POLI)
  4. Tesis - Matemáticas
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorIbarra, Julio, dir.-
dc.contributor.authorOcampo Rojas, José David-
dc.date.accessioned2023-12-01T13:59:17Z-
dc.date.available2023-12-01T13:59:17Z-
dc.date.issued2022-12-14-
dc.identifier.citationTesis (Matemática), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías ; Quito, Ecuador, 2022es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/12600-
dc.descriptionGenerative Adversarial Networks are a type of generative model that confronts two neural networks, which we call Discriminator and Generator, under a minimization-maximization game to create new examples of a category given a set of observations. For this, a probabilistic approach is adopted, where we start by assuming that the training set has an underlying distribution that we can approximate iteratively through generated distributions that finally converge to the real distribution...es_ES
dc.description.abstractLas Redes Generativas Adversarias son un tipo de modelo generativo que enfrenta a dos redes neuronales, a las que llamamos Discriminador y Generador, bajo un juego de minimización-maximización para crear nuevos ejemplos de una categoría dado un conjunto de observaciones. Para esto se adopta un enfoque probabilístico, donde partimos asumiendo que el conjunto de entrenamiento tiene una distribución subyacente que podemos aproximar iterativamente a través de distribuciones generadas que finalmente convergen a la distribución real...es_ES
dc.format.extent41 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectAlgoritmos - Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.subjectLógica simbólica y matemáticaes_ES
dc.subject.otherCienciases_ES
dc.subject.otherMatemáticases_ES
dc.titleEstudio de Redes Generativas Adversariases_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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