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Modelos de aprendizado baseados em energia e suas aplicações

Resumo

Modelos de aprendizado baseados em energia têm sido utilizados nas mais variadas áreas de pesquisa, dado que fazem parte de um amplo arcabouço que compreende técnicas probabilísticas e não probabilísticas. Dentre os principais representantes desse segmento, podemos citar as Máquinas de Boltzmann Restritas e suas variantes no contexto de aprendizado em profundidade: Redes de Crença em Profundidade e Máquinas de Boltzmann em Profundidade. Tais modelos possuem, também, certos pontos fracos que serão explorados na presente proposta de projeto de pesquisa, tais como a otimização de seus parâmetros de maneira automática, a melhoria da eficácia do seu processo de treinamento por meio de amostragem em campos de Markov, e como diferentes técnicas de regularização baseadas em temperaturas e corte de neurônios podem ser empregadas. O projeto de pesquisa irá atuar em duas frentes: (i) aplicação e (ii) teoria. Na primeira delas, buscaremos aplicações que ainda não avaliaram os modelos de aprendizado baseados em energia acima citados, principalmente aquelas baseadas em biometria e da área médica. Já na parte teórica, esperamos contribuir com diferentes modelos para amostragem em cadeias de Markov visando uma melhoria no processo de inferência desses modelos. A presente proposta também conta com colaboradores nacionais e internacionais, bem como diversos alunos de graduação e pós-graduação. Dado que não existem muitos grupos de pesquisa no Brasil que trabalham na temática dessa proposta, acredita-se que a mesma poderá trazer muitos benefícios para toda a comunidade. (AU)

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Publicações científicas (29)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
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FERNANDES, SILAS E. N.; PEREIRA, DANILLO R.; RAMOS, CAIO C. O.; SOUZA, ANDRE N.; GASTALDELLO, DANILO S.; PAPA, JOAO P.. A Probabilistic Optimum-Path Forest Classifier for Non-Technical Losses Detection. IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID, v. 10, n. 3, p. 3226-3235, . (17/02286-0, 13/07375-0, 14/16250-9, 14/12236-1, 16/19403-6)
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PASSOS, JR., LEANDRO APARECIDO; PAPA, JOAO PAULO. Temperature-Based Deep Boltzmann Machines. NEURAL PROCESSING LETTERS, v. 48, n. 1, p. 95-107, . (14/12236-1, 16/19403-6, 14/16250-9)
GUIMARAES, RANIERE ROCHA; PASSOS JR, LEANDRO A.; HOLANDA FILHO, RAIMIR; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C.; RODRIGUES, JOEL J. P. C.; KOMAROV, MIKHAIL M.; PAPA, JOAO PAULO. Intelligent Network Security Monitoring Based on Optimum-Path Forest Clustering. IEEE NETWORK, v. 33, n. 2, p. 126-131, . (14/12236-1, 16/19403-6, 13/07375-0, 14/16250-9)
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ALYASSERI, ZAID ABDI ALKAREEM; KHADER, AHAMAD TAJUDIN; AL-BETAR, MOHAMMED AZMI; PAPA, JOAO P.; ALOMARI, OSAMA AHMAD. EEG Feature Extraction for Person Identification Using Wavelet Decomposition and Multi-Objective Flower Pollination Algorithm. IEEE ACCESS, v. 6, p. 76007-76024, . (14/12236-1, 16/19403-6, 13/07375-0)
SANTANA, MARCOS C. S.; PASSOS, JR., LEANDRO APARECIDO; MOREIRA, THIERRY P.; COLOMBO, DANILO; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C.; PAPA, JOAO PAULO. A Novel Siamese-Based Approach for Scene Change Detection With Applications to Obstructed Routes in Hazardous Environments. IEEE INTELLIGENT SYSTEMS, v. 35, n. 1, p. 44-53, . (14/12236-1, 13/07375-0, 17/25908-6, 16/19403-6)
COLOMBO, DANILO; ALVES LIMA, GILSON BRITO; PEREIRA, DANILLO ROBERTO; PAPA, JOAO P.. Regression-based finite element machines for reliability modeling of downhole safety valves. RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY, v. 198, . (14/12236-1, 13/07375-0, 16/19403-6)
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RIBEIRO, LUIZ C. F.; AFONSO, LUIS C. S.; COLOMBO, DANILO; GUILHERME, IVAN R.; PAPA, JOAO P.. Evolving Neural Conditional Random Fields for drilling report classification. JOURNAL OF PETROLEUM SCIENCE AND ENGINEERING, v. 187, . (14/12236-1, 13/07375-0, 16/19403-6)
AMORIM, WILLIAN PARAGUASSU; ROSA, GUSTAVO HENRIQUE; THOMAZELLA, ROGERIO; COGO CASTANHO, JOSE EDUARDO; LOFRANO DOTTO, FABIO ROMANO; RODRIGUES JUNIOR, OSWALDO PONS; MARANA, APARECIDO NILCEU; PAPA, JOAO PAULO. Semi-supervised learning with connectivity-driven convolutional neural networks. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 128, p. 16-22, . (14/12236-1, 13/07375-0, 15/25739-4, 16/19403-6)
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KHOJASTEH, PARHAM; PASSOS JUNIOR, LEANDRO APARECIDO; CARVALHO, TIAGO; REZENDE, EDMAR; ALIAHMAD, BEHZAD; PAPA, JOAO PAULO; KUMAR, DINESH KANT. Exudate detection in fundus images using deeply-learnable features. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 104, p. 62-69, . (14/12236-1, 16/19403-6, 16/50022-9, 13/07375-0)
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