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Impacto da variação no tamanho da vizinhança na exploração do espaço de regras do LLNA por gradiente descendente estocástico

Processo: 24/16345-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
Data de Início da vigência: 30 de setembro de 2024
Data de Término da vigência: 29 de dezembro de 2024
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Odemir Martinez Bruno
Beneficiário:Lucas Caldeira de Oliveira
Supervisor: Jan Marcel Baetens
Instituição Sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Instituição Anfitriã: Ghent University (UGent), Bélgica  
Vinculado à bolsa:24/02727-0 - Autômato de rede diferenciável para otimização com gradiente descendente, BP.MS
Assunto(s):Redes complexas   Redes neurais   Inteligência artificial
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Classificação de grafos | Redes Complexas | Redes neurais | Inteligência Artificial

Resumo

O objetivo deste projeto é treinar o candidato na análise de autômatos celulares para redes (i.e., autômatos de rede, NAs). O projeto será desenvolvido no grupo de pesquisa do Prof. Dr. Jan M. Baetens, instalado na Universidade de Ghent. Neste grupo de pesquisa, o candidato implementará uma abordagem de exploração de espaço de regras baseada em descida de gradiente estocástico e analisará o efeito da resolução de regras na descoberta de uma codificação de regras ótimas do Life-Like Network Automata (LLNA) para conjuntos de dados sintéticos. O conhecimento adquirido pelo candidato durante o projeto na Bélgica servirá para avançar o projeto de pesquisa relacionado à bolsa no Brasil.

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