Trabajos finales

Los trabajos finales consisten en el análisis de investigaciones y desarrollos del estado del arte en las temáticas del curso.
Pautas para la realización del trabajo final: (pautas.pdf)

Año lectivo 2007:

Proximamente…
R. Acevedo: "Efficient Temporal Processing with Biologically Realistic Dynamic Synapses", archivo 124.pdf
E.M. Albornoz: "Semantic processing using the Hidden Vector State model", archivo HVM_semant.pdf
A. Cherniz: "Computation with Spiking Neurons", archivo maass_w.pdf.
C. Martinez: "Fuzzy Markov Random Fields versus Chains for Multispectral Image Segmentation", archivos fuzzy_markov_01704832.pdf
M. Rodriguez: "Spiking Neurons and the Induction fo Finite State Machines", archivo fst-learning-tcs.pdf
G. Schlotauer: "Spike-Timing Dependent Plasticity and Mutual Information Maximization for a Spiking Neuron Model", archivo Toyoizumi05b.pdf
S. Srichter: "Error-backpropagation in temporally encoded networks of spiking neurons", archivo backprop.pdf
D. Tomassi: "Ensemble Learning for Hidden Markov Models", archivo vb_HMM.pdf
L. Vignolo: "Application of Variational Bayesian Approach to Speech Recognition", archivo vb_HMM_ASR_SP10.pdf