Texto completo
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| Autor(es): |
Fernando Pasquini Santos
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Tese de Doutorado |
| Imprenta: | São Carlos. |
| Instituição: | Universidade de São Paulo (USP). Escola de Engenharia de São Carlos (EESC/SBD) |
| Data de defesa: | 2017-04-04 |
| Membros da banca: |
Carlos Dias Maciel;
Aparecido Augusto de Carvalho;
Ailton Akira Shinoda;
Marco Henrique Terra;
Ricardo Zorzetto Nicoliello Vêncio
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| Orientador: | Carlos Dias Maciel |
| Resumo | |
Redes Bayesianas Dinâmicas (DBNs) são modelos capazes de representar um sistema dinâmico por meio de uma rede complexa que codifica as independências estatísticas condicionais entre os seus estados internos. Entre seus métodos de aprendizagem estrutural a partir de dados, o uso daqueles baseados em teoria de informação têm ganhado bastante espaço nos últimos anos, devido às suas vantages de serem livres de modelo e permitirem uma aprendizagem offline a partir de medidas em múltiplas repetições do experimento. No entanto, resta uma exploração dos paralelos entre a área de aprendizagem de DBNs e aquela interessada em realizar medidas de transferência de informação entre elementos de um sistema neural, principalmente por meio de transferência de entropia (TE). O presente trabalho busca, assim, aproximar estes dois focos de pesquisa, identificando suas equivalências e tratando de alguns dos desafios relacionados à sua implementação em identificação de sistemas neurais. Nota-se que uma das maiores dificuldades relacionadas ao uso de teoria de informação em sistemas multivariados concerne a alta dimensionalidade das funções de distribuição de probabilidade, exigindo grandes quantidades de dados observados simultaneamente. Não obstante, a aplicação de DBNs e transferência de entropia em sistemas de tempo contínuo também envolve considerações sobre a discretização dos sistemas no tempo, o que implica na necessidade de relaxamento da suposição da propriedade de Markov de primeira ordem (presente na definição de DBNs), e leva, assim, à proposta de redes Bayesianas dinâmicas de altas ordens (HO-DBNs). Além de realizar uma revisão das principais propostas para a solução destas dificuldades, o trabalho primeiramente propõe que, sob a suposição de um sistema com elementos se comportando de forma igual, os valores das medidas baseadas em teoria de informação com baixa dimensionalidade podem ser utilizados para a aprendizagem de estruturas de rede. Isso é mostrado a partir do uso de informação mútua par a par para a aprendizagem de redes Bayesianas simuladas com distribuições de probabilidade condicional fixas. No que concerne o uso de HO-DBNs, também se propõe um algoritmo baseado em otimização por enxame de partículas (PSO) para percorrer o espaço de busca de estruturas de HO-DBNs de forma mais eficiente. Em seguida, duas aplicações de modelagem de DBNs com uso de teoria de informação são exploradas na área de sistemas neurais, tendo em vista a obtenção de conhecimento acerca de conectividade funcional e até uma aplicação futura em engenharia bioinspirada. Os desafios apresentados anteriormente são, assim, exemplificados, junto com algumas propostas de solução. A primeira área diz respeito à elicitação de conectividade funcional entre as sub-áreas do hipocampo, no cérebro humano, a partir de dados de ressonância magnética funcional (fMRI) de alta resolução. A partir de uma análise seed-to-voxel em grupo, regiões de interesse (ROIs) são identificadas e um modelo inicial de DBN é proposto, que é coerente com alguns estudos já feitos na literatura. A segunda área de aplicação concerne a conectividade neural do sistema neuromotor do gafanhoto, a partir de gravações intracelulares de potencial sináptico em neurônios sensores, motores e interneurônios, sob estimulação com um fórceps no órgão femoral cordotonal (FeCO). Embora um modelo completo de DBN ainda não seja possível devido à ausência de gravações simultâneas suficientes, os atrasos de transferência de entropia entre o estímulo e a resposta nos neurônios motores são obtidos e integrados a partir de uma análise Bayesiana, dado também um pré-processamento com análise de espectro singular (SSA) que, ao remover a não-estacionariedade do sinal (que se deve a fatores extrínsecos ao sistema), aumentou consideravelmente a quantidade de amostras disponíveis. Tais resultados, ao ajudar a reduzir o espaço de busca de DBNs, também servem para direcionar futuros experimentos e pesquisas na área. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 12/24272-7 - Aprendizagem estrutural de redes Bayesianas dinâmicas não-estacionárias |
| Beneficiário: | Fernando Pasquini Santos |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |