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[EX Q]: El artículo expone el desarrollo de un caso de estudio de reconocimiento de patrones para identificar remolinos oceánicos por medio de imágenes de satélite.  El articulo está bien escrito y estructurado. Su presentación sigue una secuencia lógica de desarrollo.  En lo que corresponde al estado del arte, se mencionan métodos para la detección de "eddies". Salvo el caso de redes neuronales, no se mencionan resultados cuantitativos obtenidos con cada método.  Por lo mismo, no es posible establecer una comparación del rendimiento obtenido versus otros métodos referenciados en el estado del arte.  La parte de entendimiento y exploración de los datos es débil.
[EX A]: es

[EX Q]: es interesante constatar la preocupación de personas individuales que se preocupen de la seguridad y el mejor servicio que pueda brindar la empresa.   La figura 1 no es auto explicativa en términos de explicar los componentes del sistema, por ejemplo, TVL, que está a bordo de las locomotoras. Los Acrónimos definidos no presentan o representan su origen o fuente. Por ejemplo, VHF, SMS, XML, GPS, PLC, los que carecen de significado. Se dice que la información está disponible en diagramas y herramientas como Google Earth, cómo así.? Acaso, permite visualizar imágenes en 3D, combina imágenes de satélite, mapas y el motor de búsqueda de Google, permitiendo ver imágenes a escala de un lugar específico de la ruta.?.es eso lo que se logró?. Existen una serie de conclusiones, las cuales no son documentadas. Se dice, presentó un alza de 6%, sobre cuánto?. ¿Cómo son o cómo se obtienen los indicadores de eficiencia.? Bibliografía, mal citada.
[EX A]: es

[EX Q]: Strengths  - interesting to explore the connection between ReLU DNN and simplified SFNN - small task (MNIST)  is used to demonstrate the usefulness of the proposed training methods experimentally - the proposed, multi-stage training methods are simple to implement (despite lacking theoretical rigor)   Weaknesses  -no results are reported on real tasks with large training set  -not clear exploration on the scalability of the learning methods when training data becomes larger  -when the hidden layers become stochastic, the model shares uncertainty representation with deep Bayes networks or deep generative models (Deep Discriminative and Generative Models for Pattern Recognition , book chapter in “Pattern Recognition and Computer Vision”, November 2015, Download PDF). Such connections should be discussed, especially wrt the use of uncertainty representation to benefit pattern recognition (i.e. supervised learning via Bayes rule) and to benefit the use of domain knowledge such as “explaining away”.  -would like to see connections with variational autoencoder models and training, which is also stochastic with hidden layers
[EX A]:
en