Proyecto inscrito como programa de investigación PIIC
Predicción de Ozono troposférico a través de información en cubos de datos.
- Redes recurrentes con convoluciones 2D en sus operaciones
RCNN (RNN with Convolutional inside)
- Redes convolucionales 3D para entrega la salida final.
3D-CNN (CNN with 3D kernel -> to end)
- Redes convolucionales (2D o 3D) para extraer caract y luego alimentar una red recurrente con vectores 1D. (two level network)
CRNN (2D or 3D -Convs -> to RNN)
- Redes convolucionales 2D a cada instante de tiempo, para entregar una salida final
2D-CNN (CNN with 2D kernel -> to end)
- MLP
Para todos hay que definir el parámetro del largo del cubo (
- size of Conv2D and embedding
- size of Conv3D (size of time on kernel)
- same as first
- size of Conv2D and #filters
Inspired: https://github.com/harvitronix/five-video-classification-methods#five-video-classification-methods