Impacto
Downloads
Downloads per month over past year
Sevilla Molina, Jaime (2019) Deep Learning for the classification of events from Imaging Atmospheric Cherenkov Telescopes. [Trabajo Fin de Grado]
Preview |
PDF
Creative Commons Attribution Non-commercial. 4MB |
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 |
Origin of downloads
Repository Staff Only: item control page
