Estudante de graduação do Bacharelado de Ciência e Tecnologia (BC&T) e do Bacharelado em Ciência da Computação (BCC) na Universidade Federal do ABC. Atualmente é bolsista de Iniciação Científica pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). (Fonte: Currículo Lattes)
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As Redes Neurais Artificiais (AAN, do inglês Artificial Neural Network) vêm alcançando notável desempenho em diversas aplicações. No contexto do aprendizado supervisionado, tradicionalmente, o treinamento dessas redes é realizado através do algoritmo de retropropagação. No entanto, esse algoritmo possui algumas limitações, dentre as quais ressalta-se sua alta taxa de convergência para sol…
A presença de erros em dados digitais é um problema frequente em sistemas computacionais que lidam com transmissão e armazenamento de informação. Em alguns contextos, como o de computação aproximada, admite-se uma taxa ainda maior de erros para alcançar uma redução no consumo de energia. Nesses casos, torna-se imprescindível o controle de erros. Isto pode ser feito através do uso de códig…
O problema de Separação Cega de Fontes é um modelo que pode ser aplicado para a resolução de diversos problema do mundo real que são modelados como uma mistura de componentes independentes. Ao contrário do caso linear, um estrutura geral para a solução do problema de Separação Cega de Fontes Não Linear (NLBSS, do inglês Nonlinear Blind Source Separation) ainda não foi encontrada. Algumas …
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