Bolsa 18/10706-1 - Aprendizado computacional, Reconhecimento de padrões - BV FAPESP
Ajuste de hiperparâmetros em redes de memória de longo prazo utilizando programaçã...
Aprendizado de hiperparâmetros em máquinas de Boltzmann restritas utilizando programação genética
Processo: 18/10706-1
Beneficiário: Guilherme Camargo de Oliveira
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
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).