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Deep Learning for the classification of events from Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes

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Sevilla Molina, Jaime (2019) Deep Learning for the classification of events from Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes. [Trabajo Fin de Grado]

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Abstract

We develop two new computer vision models for the task of gamma-ray like event classification from Cherenkov Telescope Array (CTA) images, respectively based on LSTMs and Neural Attention. The models are implemented and trained in our own Deep Learning framework based on the CTLearn package, and shown to outperform the State Of The Art.

Resumen (otros idiomas)

Desarrollamos dos modelos de visión por ordenador para la tarea de clasificación de eventos similares a rayos gamma a partir de imágenes de la matriz de telescopios Cherenkov (CTA, de sus siglas en inglés), respectivamente basados en LSTMs y atención neural. Los modelos son implementados y entrenados en nuestro propio entorno de aprendizaje profundo basado en la librería CTLearn. Se muestra cómo los modelos superan el estado del arte actual.

Item Type:Trabajo Fin de Grado
Additional Information:

Trabajo de Fin de Grado, Universidad Complutense, Facultad de Informática, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, Curso 2018/2019

Directors:
Directors
Jiménez Castellanos, Juan
Nieto Castaño, Daniel
Uncontrolled Keywords:Deep Learning, Computer Vision, LSTMs, Neural Attention, Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes
Palabras clave (otros idiomas):Aprendizaje profundo, Visión por ordenador, LSTMs, Atención neural, Telescopios Cherenkov de imagen atmosférica
Subjects:Sciences > Computer science
Título de Grado:Doble grado en Ingeniería Informática y Matemáticas
ID Code:56622
Deposited On:30 Jul 2019 11:47
Last Modified:09 Mar 2020 12:21

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