Grado en Ingeniería Informática (UPF)

Funcion de MATLAB que baraja aleatoriamente las muestras y las reparte en un conjunto de entrenamiento y otro de validacion segun la fraccion indicada, con los comentarios que explican cada paso.

Guion del proyecto final de la asignatura: que hay que entregar y que conceptos hay que cubrir, desde la descripcion y estandarizacion de los datos hasta el modelo lineal, el perceptron multicapa, la red convolucional y el nucleo de Gabor. 3 paginas.

Funcion de MATLAB que devuelve la derivada de la sigmoide evaluada en z como el producto de la sigmoide por uno menos la sigmoide, funcionando igual para vectores y para matrices.

Funcion de MATLAB que calcula la sigmoide logistica de su argumento, valida tanto para escalares como para vectores y matrices. Es la activacion que usan las neuronas ocultas en todas las practicas.

Funcion de MATLAB que reduce la dimension de una imagen recorriendo filas y columnas y quedandose con el valor maximo del campo receptivo de cada celda, el equivalente a una operacion de max pooling.

Memoria completa de la practica 4 con las figuras: efecto de cada parametro del filtro de Gabor sobre una imagen real, el banco de filtros por orientaciones y los resultados de la clasificacion. 26 paginas.

Texto de la practica 4 que explica que hace cada parametro del filtro de Gabor sobre la imagen de salida: dimension del nucleo, longitud de onda, fase, sigma, gamma y orientaciones, con los ejemplos de kernel de 50 y de 150. 2 paginas.

Funcion de MATLAB que dibuja en una figura de dos paneles la evolucion del error de entrenamiento y de validacion en escala logaritmica y, al lado, la salida de la red frente a los datos y sus objetivos.