| Processo: | 16/21243-7 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de fevereiro de 2017 |
| Data de Término da vigência: | 31 de maio de 2017 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | João Paulo Papa |
| Beneficiário: | Gustavo Henrique de Rosa |
| Supervisor: | Gustavo Kunde Rohde |
| Instituição Sede: | Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | University of Virginia (UVa), Estados Unidos |
| Vinculado à bolsa: | 15/25739-4 - Estudo de Semântica em Modelos de Aprendizado em Profundidade, BP.MS |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Reconhecimento de padrões |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizado de Máquina | Reconhecimento de Padrões | Aprendizado de Máquina |
Resumo Abordagens baseadas em aprendizado em profundidade têm sido indispensáveis nos últimos anos, principalmente devido aos seus excelentes resultados em diversos domínios de aplicação, compreendendo desde reconhecimento de faces e objetos até identificação de dígitos manuscritos. Redes Neurais por Convolução, do inglês Convolutional Neural Networks (CNN), têm atraído uma notável atenção visto que elas modelam o intrínseco e complexo mecanismo cerebral. Entretanto, uma falha de tais modelos consiste em seu problema de super-treinamento, do inglês overfitting, o qual previne que a rede consiga prever eficientemente novos dados. Nesta proposta, abordamos o problema através de uma correta seleção dos parâmetros de regularização por meio de técnicas baseadas em meta-heurísticas, dado que elas permitem uma simples e elegante solução para inúmeros problemas de optimização. A abordagem proposta será validada sob a supervisão do Prof. Gustavo Rohde, University of Virginia, no contexto de detecção de núcleos em imagens de células de diversas finalidades. | |
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