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Modelos de aprendizado baseados em energia e suas aplicações

Processo: 16/19403-6
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de agosto de 2017 - 31 de julho de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:João Paulo Papa
Beneficiário:João Paulo Papa
Instituição-sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru, SP, Brasil
Pesq. associados:Aparecido Nilceu Marana ; Clayton Reginaldo Pereira ; Dinesh Kant Kumar ; Gustavo Kunde Rohde
Assunto(s):Redes neurais (computação)  Aprendizado computacional  Reconhecimento de padrões  Cadeias de Markov 

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)

Publicações científicas (11)
(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)
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, JAN 2019. Citações Web of Science: 0.
IWASHITA, ADRIANA SAYURI; PAPA, JOAO PAULO. An Overview on Concepts Drift Learning. IEEE ACCESS, v. 7, p. 1532-1547, 2019. Citações Web of Science: 0.
PAPA, JOAO P.; ROSA, GUSTAVO H.; DE SOUZA, ANDRE N.; AFONSO, LUIS C. S. Feature selection through binary brain storm optimization. COMPUTERS & ELECTRICAL ENGINEERING, v. 72, p. 468-481, NOV 2018. Citações Web of Science: 0.
PASSOS, JR., LEANDRO APARECIDO; PAPA, JOAO PAULO. Temperature-Based Deep Boltzmann Machines. NEURAL PROCESSING LETTERS, v. 48, n. 1, p. 95-107, AUG 2018. Citações Web of Science: 1.
SOUZA, LUIZ; OLIVEIRA, LUCIANO; PAMPLONA, MAURICIO; PAPA, JOAO. How far did we get in face spoofing detection?. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 72, p. 368-381, JUN 2018. Citações Web of Science: 0.
DE SOUZA JR, LUIS A.; PALM, CHRISTOPH; MENDEL, ROBERT; HOOK, CHRISTIAN; EBIGBO, ALANNA; PROBST, ANDREAS; MESSMANN, HELMUT; WEBER, SILKE; PAPA, JOAO P. A survey on Barrett's esophagus analysis using machine learning. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 96, p. 203-213, MAY 1 2018. Citações Web of Science: 0.
PEREIRA, CLAYTON R.; PEREIRA, DANILO R.; ROSA, GUSTAVO H.; ALBUQUERQUE, VICTOR H. C.; WEBER, SILKE A. T.; HOOK, CHRISTIAN; PAPA, JOAO P. Handwritten dynamics dynamics assessment through convolutional neural networks: An application to Parkinson's disease identification. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE, v. 87, p. 67-77, MAY 2018. Citações Web of Science: 4.
PEREIRA, DANILLO ROBERTO; PAPA, JOAO PAULO; ROSALIN SARAIVA, GUSTAVO FRANCISCO; SOUZA, GUSTAVO MAIA. Automatic classification of plant electrophysiological responses to environmental stimuli using machine learning and interval arithmetic. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 145, p. 35-42, FEB 2018. Citações Web of Science: 0.
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, 2018. Citações Web of Science: 0.
PAPA, JOAO PAULO; ROSA, GUSTAVO HENRIQUE; PAPA, LUCIENE PATRICI. A binary-constrained Geometric Semantic Genetic Programming for feature selection purposes. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 100, p. 59-66, DEC 1 2017. Citações Web of Science: 2.
RODRIGUES, DOUGLAS; PAPA, JOAO P.; ADELI, HOJJAT. Meta-heuristic multi- and many-objective optimization techniques for solution of machine learning problems. EXPERT SYSTEMS, v. 34, n. 6 DEC 2017. Citações Web of Science: 0.

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