Modelos de aprendizado baseados em energia e suas aplicações

• Processo: 16/19403-6
• Modalidade de apoio: 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
• Pesquisadores 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
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Reconhecimento de Padrões | Aprendizado de máquina

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

(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)

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. (13/07375-0, 17/02286-0, 16/19403-6, 14/12236-1, 17/22905-6, 13/08645-0)

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. (13/07375-0, 14/12236-1, 16/19403-6)

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. (13/07375-0, 14/16250-9, 16/19403-6, 10/15566-1, 14/12236-1, 15/25739-4)

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, MAY 2019. (13/07375-0, 14/16250-9, 17/02286-0, 16/19403-6, 14/12236-1)

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, APR 2020. (14/12236-1, 13/07375-0, 16/19403-6)

PASSOS, LEANDRO APARECIDO; PAPA, JOAO PAULO. A metaheuristic-driven approach to fine-tune Deep Boltzmann Machines. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 97, n. B, DEC 2020. (13/07375-0, 14/12236-1, 16/19403-6)

DE SOUZA, RENATO WILLIAM R.; DE OLIVEIRA, JOAO VITOR CHAVES; PASSOS, JR., LEANDRO A.; DING, WEIPING; PAPA, JOAO P.; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C.. A Novel Approach for Optimum-Path Forest Classification Using Fuzzy Logic. IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS, v. 28, n. 12, p. 3076-3086, DEC 2020. (13/07375-0, 17/25908-6, 18/21934-5, 16/19403-6, 14/12236-1)

AFONSO, LUIS C. S.; ROSA, GUSTAVO H.; PEREIRA, CLAYTON R.; WEBER, SILKE A. T.; HOOK, CHRISTIAN; ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C.; PAPA, JOAO P.. A recurrence plot-based approach for Parkinson's disease identification. FUTURE GENERATION COMPUTER SYSTEMS-THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ESCIENCE, v. 94, p. 282-292, MAY 2019. (14/12236-1, 13/07375-0, 16/19403-6)

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, MAR-APR 2019. (13/07375-0, 14/16250-9, 14/12236-1, 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, DEC 1 2019. (14/12236-1, 13/07375-0, 15/25739-4, 16/19403-6)

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, JAN-FEB 2020. (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, JUN 2020. (14/12236-1, 13/07375-0, 16/19403-6)

RODRIGUES, DOUGLAS; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C.; PAPA, JOAO PAULO. A multi-objective artificial butterfly optimization approach for feature selection. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 94, SEP 2020. (14/12236-1, 14/16250-9, 17/02286-0, 16/19403-6)

PASSOS, JR., LEANDRO APARECIDO; PAPA, JOAO PAULO. Temperature-Based Deep Boltzmann Machines. NEURAL PROCESSING LETTERS, v. 48, n. 1, p. 95-107, AUG 2018. (14/16250-9, 14/12236-1, 16/19403-6)

IWASHITA, ADRIANA SAYURI; PAPA, JOAO PAULO. An Overview on Concepts Drift Learning. IEEE ACCESS, v. 7, p. 1532-1547, 2019. (14/16250-9, 14/12236-1, 13/07375-0, 16/19403-6)

DA COSTA, KELTON A. P.; PAPA, JOAO P.; PASSOS, LEANDRO A.; COLOMBO, DANILO; DEL SER, JAVIER; MUHAMMAD, KHAN; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C.. A critical literature survey and prospects on tampering and anomaly detection in image data. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 97, n. B, DEC 2020. (16/19403-6, 14/12236-1, 13/07375-0, 17/22905-6)

DE SOUZA JR, LUIS A.; MENDEL, ROBERT; STRASSER, SOPHIA; EBIGBO, ALANNA; PROBST, ANDREAS; MESSMANN, HELMUT; PAPA, JOAO P.; PALM, CHRISTOPH. Convolutional Neural Networks for the evaluation of cancer in Barrett's esophagus: Explainable AI to lighten up the black-box. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 135, AUG 2021. (17/04847-9, 16/19403-6, 14/12236-1, 13/07375-0, 19/08605-5)

DE ROSA, GUSTAVO H.; PAPA, JOAO P.; YANG, XIN-SHE. A nature-inspired feature selection approach based on hypercomplex information. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 94, SEP 2020. (13/07375-0, 16/19403-6, 14/12236-1, 17/25908-6, 17/02286-0, 19/02205-5)

AMORIM, WILLIAN PARAGUASSU; TETILA, EVERTON CASTELAO; PISTORI, HEMERSON; PAPA, JOAO PAULO. Semi-supervised learning with convolutional neural networks for UAV images automatic recognition. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 164, SEP 2019. (14/12236-1, 13/07375-0, 15/25739-4, 16/19403-6)

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. (16/50022-9, 13/07375-0, 14/12236-1, 16/19403-6)

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. (13/07375-0, 14/16250-9, 16/19403-6, 10/15566-1, 14/12236-1, 15/25739-4)

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. (13/07375-0, 14/16250-9, 15/50319-9, 16/19403-6, 14/12236-1)

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. (14/12236-1, 13/07375-0, 16/19403-6, 14/16250-9)

DA COSTA, KELTON A. P.; PAPA, JOAO P.; LISBOA, CELSO O.; MUNOZ, ROBERTO; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C.. Internet of Things: A survey on machine learning-based intrusion detection approaches. Computer Networks, v. 151, p. 147-157, MAR 14 2019. (14/12236-1, 17/22905-6, 16/19403-6, 13/07375-0)

CULQUICONDOR, ALDO; BALDASSIN, ALEXANDRO; CASTELO-FERNANDEZ, CESAR; DE CARVALHO, JOAO P. L.; PAPA, JOAO PAULO. An efficient parallel implementation for training supervised optimum-path forest classifiers. Neurocomputing, v. 393, p. 259-268, JUN 14 2020. (14/16250-9, 14/12236-1, 13/07375-0, 16/19403-6, 17/03940-5)

NACHIF FERNANDES, SILAS EVANDRO; PAPA, JOAO PAULO. Improving optimum-path forest learning using bag-of-classifiers and confidence measures. PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS, v. 22, n. 2, p. 703-716, MAY 2019. (13/07375-0, 14/16250-9, 14/12236-1, 16/19403-6)

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. (13/07375-0, 14/12236-1, 16/19403-6)

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. (13/07375-0, 14/12236-1, 16/19403-6)

PEREIRA, CLAYTON R.; PEREIRA, DANILO R.; WEBER, SILKE A. T.; HOOK, CHRISTIAN; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C.; PAPA, JOAO P.. A survey on computer-assisted Parkinson's Disease diagnosis. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE, v. 95, p. 48-63, APR 2019. (13/07375-0, 14/16250-9, 14/12236-1, 16/19403-6)