El proyecto consiste en explorar las diferentes arquitecturas de redes neuronales (recurrentes, convolucionales, RMBs etc.) y realizar una comparación del rendimiento de cada una aplicadas a una base de datos real. El objetivo es identificar la arquitectura más conveniente para predecir series temporales, así como proponer bases y alternativas de optimización y diseño.
Santiago Rilo Sánchez
