Àrees temàtiques: Ingeniería electrónica Electronic engineering Enginyeria electrònica
Estudiant: Escobar Sola, Xavier
Idioma: Castellà
Data d'alta al repositori: 2011-06-17
Patents i drets de propietat intel·lectual: No
Titol en diferents idiomes: Traducción automatizada basada en algoritmos de redes neuronales artificiales Machine Translation based on artificial neural network algorithms Traducció automatitzada basada en algoritmes de xarxes neuronals artificials
Data de la defensa pública del projecte: 2009-07-20
Matèria: Algorismes Xarxes neuronals (Informàtica) Traducció automàtica
Entitat: Universitat Rovira i Virgili (URV)
Curs acadèmic: 2008-2009
Qualificatiu del treball: Projecte
Ensenyament(s): Enginyeria Tècnica Industrial en Electrònica Industrial
Títol en la llengua original: Traducción automatizada basada en algoritmos de redes neuronales artificiales
Resum: Este proyecto, de ámbito de software, tiene como finalidad, el desarrollo de todas las funciones necesarias, para poder realizar el entrenamiento de elementos lingüísticos en redes neuronales artificiales, explorando por el camino diferentes opciones existentes, escogiendo en cada momento el mejor método para poder lograr bloques, con mayor capacidad de aprendizaje. Las pruebas son realizadas con traducciones, a pesar de poderse aplicar a posteriori a otros tipos de entrenamiento como los silogismos, conversaciones humanas, matemáticas o cualquier otra ciencia, dado el grado de generalización de los algoritmos utilizados. El código consiste en una colección de 18 funciones capaces de crear el entrenamiento y poder realizar consultas de traducciones, escogiendo palabras del campo seleccionado. La red utilizada ha sido la perceptrón multicapa, utilizando la de mayor grado de generalización conocida: la BackPropagation. n/a Aquest projecte, d'àmbit de programari, té com a finalitat, el desenvolupament de totes les funcions necessàries, per a poder realitzar l’entrenament d’elements lingüístics en xarxes neuronals artificials, explorant pel camí diferents opcions existents, escollint en cada moment el millor mètode per a poder aconseguir blocs, amb una capacitat més gran d’aprenentatge.
Paraules clau: n/a n/a n/a n/a n/a n/a Artificial Neuronal Traducció
Tecnologia: n/a
Director del trabajo: Brezmes Llecha, Jesús
Departament: Enginyeria Elèctrònica, Elèctrica i Automàtica
Visibilitat: Visible sense restriccions
Confidencialitat: No
Repositori URV