Estudos de aprendizagem em Máquinas de Vetores de Suporte

• Processo: 00/08157-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2000
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2004
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Física - Física Geral
• Pesquisador responsável: Nestor Felipe Caticha Alfonso
• Beneficiário: Evaldo Araújo de Oliveira Filho
• Instituição Sede: Instituto de Física (IF). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Inferencia | Mecanica Estatistica | Processos Gaussianos | Redes Neurais

Resumo

Estudaremos, usando idéias de Mec6anicá Estatística, a construção dos Vetores de Suporte de forma off-line levando em conta variações introduzidas por considerações bayesianas. Em seguida serão estudadas variantes on-line para a construção desses vetores. É possível ainda construir uma série on/off-line análoga à estudada durante o mestrado. Estes problemas tem tanto interesse teórico quanto prático. Estes métodos também poderão ser usados no estudo de inferência através de processos gaussianos. Estes são, de uma forma vaga, o equivalente a arquiteturas de Percéptrons de Múltiplas Camadas, onde se toma o limite de um número de elementos escondidos infinito. Há uma semelhança, não totalmente entendida no momento, entre processos gaussianos e as Support Vector Machines, que talvez seja possível começar a entender olhando para o caso de aprendizagem on-line. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

OLIVEIRA FILHO, Evaldo Araújo de. Aprendizagem de conceitos não-estacionários por meio de redes neurais artificiais. 2005. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Física (IF/SBI) São Paulo.