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Aprendizado de hiperparâmetros em máquinas de Boltzmann restritas utilizando programação genética

Processo: 18/10706-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de setembro de 2018
Situação:Interrompido
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:João Paulo Papa
Beneficiário:Guilherme Camargo de Oliveira
Instituição-sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):19/13051-9 - Avaliação de úlceras venosas da perna utilizando máquinas de Boltzmann restrita convolucional com programação genética para sistemas de imagem térmica, BE.EP.IC
Assunto(s):Aprendizado computacional   Reconhecimento de padrões   Programação genética   Meta-heurística

Resumo

Técnicas de aprendizado de máquina têm sido amplamente utilizadas nas mais diversas aplicações, principalmente aquelas baseadas em aprendizado em profundidade. Entretanto, essas técnicas possuem diversos hiperparâmetros que requerem seu ajuste de maneira personalizada para cada base, sendo essenciais para um bom desempenho da técnica. O presente projeto de pesquisa objetiva introduzir uma abordagem baseada em Programação Genética (Genetic Programming - GP) para o ajuste fino de hiperparâmetros de Máquinas de Boltzmann Restritas (Restricted Boltzmann Machines - RBMs), sendo os resultados validados no contexto de reconstrução de imagens binárias. Para fins de comparação, outras técnicas meta-heurísticas serão consideradas na parte experimental, bem como diversas bases de dados públicas. Até onde se tem notícia, técnicas baseadas em GP ainda não foram utilizadas para o ajuste de hiperparâmetros em RBMs. Ademais, o projeto também conta com um período de estágio no exterior via programa FAPESP - Bolsa de Estágio e Pesquisa no Exterior (BEPE).