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dc.date.accessioned 2026-06-10T16:39:47Z
dc.date.available 2026-06-10T16:39:47Z
dc.date.issued 2026
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/195569
dc.description.abstract Este trabajo aborda la opacidad de las redes profundas ReLU mediante una estrategia de explicabilidad estructural basada en zonotopos híbridos, los cuales permiten una representación exacta de la red y ofrecen un marco unificado, escalable y algorítmicamente eficiente para analizar propiedades geométricas reportadas en la literatura. La metodología se materializa en un pipeline reproducible orquestado con Kedro, que abarca desde el entrenamiento batch de redes ReLU hasta el modelado geométrico y análisis de las mismas. es
dc.language es es
dc.subject Redes ReLU es
dc.subject zonotopos híbridos es
dc.subject explicabilidad estructural es
dc.subject análisis geométrico es
dc.subject regiones lineales factibles es
dc.subject politopos convexos es
dc.subject interpretabilidad posthoc es
dc.subject Deep Learning es
dc.subject Inteligencia artificial es
dc.title Análisis poliedral y explicabilidad en redes neuronales artificiales es
dc.type Tesis es
sedici.creator.person Salsamendi, Jeremías es
sedici.subject.materias Informática es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Tesis de grado es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.contributor.director Pons, Claudia Fabiana es
sedici.contributor.codirector Villarreal, Gonzalo Luján es
thesis.degree.name Licenciado en Informática es
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de La Plata es
sedici.date.exposure 2026-04-29
sedici.acta 28350 es


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