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Proponemos el sencillo ejercicio: Aula_28_CNN-repaso.py, con el fin de realizar un proceso de convolución, sobre una imagen en color gris, por lo que sólo tendremos un canal de profundidad en la misma.

Según le hemos pedido al programa, la imagen tiene las siguientes características:
Características de la imagen:
Dimensiones: (431, 770, 1)
Valor mínimo: 0
Valor máximo: 249
Valor medio: 23.887129498498407.

La particularidad de este ejercicio, es que utilizamos el modulo scipy, creado inicialmente sobre el año 2000, actualizado en revisiones, y aún bastante utilizado.

Las caracteristicas más importantes de este módulo son las siguientes:
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SciPy es una biblioteca de código abierto en Python que se utiliza para realizar operaciones científicas y técnicas. Está construida sobre NumPy y proporciona funcionalidades adicionales para la manipulación de datos y el análisis estadístico. El módulo SciPy se divide en varios submódulos, cada uno de los cuales se centra en un área específica de la computación científica. Algunos de los submódulos más importantes son:

scipy.cluster: Algoritmos para clustering (agrupamiento) de datos.

scipy.constants: Constantes físicas y matemáticas.

scipy.fftpack: Transformada rápida de Fourier.

scipy.integrate: Rutinas de integración numérica.

scipy.interpolate: Interpolación de datos y construcción de splines.

scipy.io: Herramientas para la entrada y salida de datos.

scipy.linalg: Álgebra lineal.

scipy.ndimage: Procesamiento de imágenes n-dimensionales.

scipy.odr: Regresión ortogonal.

scipy.optimize: Optimización de funciones.

scipy.signal: Procesamiento de señales.
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scipy.sparse: Estructuras de datos y algoritmos para matrices dispersas.

scipy.spatial: Estructuras y algoritmos espaciales.

scipy.special: Funciones matemáticas especiales.

scipy.stats: Estadísticas y distribuciones de probabilidad.


En nuestro caso que nos aplica, nos fijaremos en El módulo scipy.signal, que proporciona una función llamada convolve que se utiliza para realizar convoluciones entre dos secuencias. La convolución es una operación matemática que combina dos conjuntos de datos para producir un tercer conjunto de datos. En el contexto de procesamiento de señales, la convolución se utiliza, por ejemplo, para suavizar señales, encontrar la respuesta de un sistema a una entrada, o para aplicar filtros.

En la actualidad SciPy sigue siendo una biblioteca muy utilizada en la comunidad científica y de ingeniería en Python. Proporciona herramientas esenciales para tareas relacionadas con la computación científica, como álgebra lineal, optimización, procesamiento de señales, interpolación, integración numérica, estadísticas y más.

La biblioteca SciPy se mantiene y actualiza regularmente para incluir nuevas funcionalidades, mejoras de rendimiento y correcciones de errores. Es una parte integral del ecosistema científico de Python junto con NumPy, Matplotlib y otras bibliotecas relacionadas.

#Aula_28_Convolucion.py
#Ejecutar:
python3 Aula_28_Convolucion.py

Propongo un sencillo ejercicio, sobre el funcionamiento de una capa convolucional (CNN).
Partimos de una imagen, y realizamos una simple convolucion, para apreciar su funcionamiento.
Para hacer más intuitivo el programa le mandamos imprimir los valores de los pixel de la imagen original, con los indices correspondientes.

A continuación describimos esquemáticamente que es una convolución.

La convolución es una operación matemática que combina dos conjuntos de datos para producir un tercer conjunto


Básicamente la convolución en una red neuronal convolucional (CNN) es una operación matemática que se utiliza para procesar imágenes y extraer características importantes. Es esencialmente una forma de explorar la imagen para buscar patrones locales. Aquí hay una explicación simple:

Imagen de Entrada, (en nuestro caso 1.jpeg):

La imagen de entrada es una matriz bidimensional de píxeles, donde cada píxel tiene un valor que representa la intensidad del color en ese punto.
Filtro o Kernel:

La convolución utiliza un filtro (también llamado kernel), que es una pequeña matriz de números.
Este filtro se desliza a lo largo de la imagen original, multiplicando sus valores con los valores correspondientes de la región de la imagen donde se encuentra.
Operación de Convolución:

Para cada posición del filtro, los valores se multiplican y suman para producir un solo valor en la nueva imagen, llamada mapa de características.
Este proceso se repite para cada posición del filtro, generando así todo el mapa de características.

Mapa de Características:

El resultado de la convolución es un mapa de características, que resalta patrones específicos aprendidos por el filtro.
Los primeros filtros en una red suelen capturar detalles simples como bordes, y a medida que avanzas en las capas, los filtros tienden a aprender patrones más complejos y abstractos.

Capas Convolucionales:

Las CNN suelen tener múltiples capas convolucionales apiladas, donde cada capa utiliza varios filtros para aprender diferentes características de la imagen.
La salida de una capa convolucional se utiliza como entrada para la siguiente, permitiendo que la red aprenda representaciones jerárquicas de las características.
En resumen, la convolución en una red convolucional es un proceso clave para detectar y resaltar patrones en una imagen. Es una técnica poderosa para el procesamiento de imágenes y ha demostrado ser muy exitosa en tareas como reconocimiento de objetos, clasificación de imágenes y segmentación de imágenes.

Les traigo un OCX simple, que les servirá para representar el típico estado On-Off.



Reacciona al hacer un Click sobre el elemento, llamando al Evento Change. Desde ahí capturan el valor (TRUE ó FALSE) y realizar la acción que quieran de acuerdo a éso.

Les adjunto el código fuente, junto al OCX compilado. Espero les sea de utilidad.

El presente programa se encarga de aplicar filtros sobre los fotogramas de un archivo de video empleando diferentes funciones. El programa realiza el filtrado frame a frame para a continuación generar un nuevo video con la secuencia de frames procesados (aplicando el frame rate del vídeo original). También usa el software "ffmpeg" para copiar el audio del vídeo original y añadirlo al vídeo resultante.

USO: Primeramente seleccionaremos el vídeo a filtrar mediante el botón "SEARCH". Una vez seleccionado iniciaremos el proceso con "START FILTERING" con el que empezaremos seleccionando la ubicación del nuevo vídeo, para a continuación iniciar el proceso (NOTA: La ruta del directorio de destino no deberá contener espacios en blanco). El proceso de filtrado podrá ser cancelado medinate el botón "CANCEL".
PARA CUALQUIER DUDA U OBSERVACIÓN USEN LA SECCIÓN DE COMENTARIOS.

Nueva versión del juego de la serpiente con caracteres ASCII. Esta versión se diferencia de las dos anteriores (que pueden verse en mi lista de códigos) en que se acompaña de un archivo (de nombre "hiScore") que irá almacenando de modo permanente, la puntuación máxima alcanzada por el jugador.

BOTONES:
Mover serpiente: Botones de dirección
Pause y reanudar partida pausada : Barra espaciadora.
Finalizar partida en curso: tecla "q"
PARA CUALQUIER PROBLEMA, NO DUDEN EN COMUNICÁRMELO.

Aplicación de ajedrez que permite trabajar con las partidas de los libros de ajedrez en PDF (siempre que los libros no sean escaneados y las partidas estén escritas en formato algebraico).

La nueva versión (v1.26), también permite extraer partidas en notación algebraica de figuras

También permite trabajar con listas de partidas leídas/escritas en formato PGN, y modificar los TAGs, NAGs y comentarios.

Los árboles de variantes pueden se modificados realizando movimientos con las piezas situadas en un tablero.

Permite trabajar con partidas incompletas (es decir, que empiecen en un movimiento posterior al inicial)

- Multi-idioma
- Multi-precisión
- Modo oscuro
- Conexión con motores tipo UCI
- OCR que convierte imágenes con una posición en un tablero, en una cadena estándar FEN

Compatible con el JDK-17

Vídeo de demostración de la nueva funcionalidad (v1.26)
(entrenamiento del reconocedor de figuras para la extracción de partidas en notación algebraica de figuras)

https://frojasg1.com:8443/resource_counter/resourceCounter?operation=countAndForward&url=https%3A%2F%2Ffrojasg1.com%2Fdemos%2Faplicaciones%2FChessPdfBrowser%2Fv1.26.ES.02.extraer.partidas.notacion.algebraica.de.figuras.mp4%3Forigin%3Dlawebdelprogramador&origin=web

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En este sencillo ejercicio:Descn_Mult_Momentun_Ejemp_Aula-28-Oct.py, tratamos de explicar como realizar un descenso de gradiente multiple, aplicando al mismo un momentum, para regular un descenso de gradiente , digamos, rápido de forma que el mismo no sea errático.

Una regresión múltiple es un tipo de análisis de regresión en el que se busca modelar la relación entre una variable de respuesta (dependiente) y múltiples variables predictoras (independientes o características). En otras palabras, en lugar de predecir una única variable de respuesta a partir de una única característica, se intenta predecir una variable de respuesta a partir de dos o más características. La regresión múltiple puede ser útil para comprender cómo varias características influyen en la variable de respuesta.

Cuando aplicas "momentum" a un algoritmo de regresión, normalmente estás utilizando una variante del descenso de gradiente llamada "descenso de gradiente con momentum." El momentum es una técnica que ayuda a acelerar la convergencia del algoritmo de descenso de gradiente, especialmente en problemas en los que el parámetro de costo es irregular, o tiene pendientes pronunciadas. En lugar de utilizar únicamente el gradiente instantáneo en cada iteración, el descenso de gradiente con momentum tiene en cuenta un promedio ponderado de los gradientes pasados, lo que le permite mantener una especie de "momentum" en la dirección de la convergencia.

A continuación, os proporcionaré un ejemplo de regresión múltiple con descenso de gradiente con momentum,y datos sintéticos en Python. En el mismo utilizamos, aparte de otras, la biblioteca NumPy para generar datos sintéticos, y aplicar el descenso de gradiente con momentum.

También se incluye en el ejercicio, una disposición de graficas, para hacerlo más didactico. El alunmno, podrá jugar, o experimentar con los parámetros iniciales e hiperparámetros, para seguir su evolución.

En resumen este es un ejercicio sencillo, que explicaremos en clase, paso a paso, para su comprensión. Como siempre utilizaremos en nuestros ordenadores la plataforma Linux, con Ubuntu 20. También realizaremos la práctica en Google Colab.