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Modelos de aprendizado baseados em energia e suas aplicações

Resumo

Modelos de aprendizado baseados em energia têm sido utilizados nas mais variadas áreas de pesquisa, dado que fazem parte de um amplo arcabouço que compreende técnicas probabilísticas e não probabilísticas. Dentre os principais representantes desse segmento, podemos citar as Máquinas de Boltzmann Restritas e suas variantes no contexto de aprendizado em profundidade: Redes de Crença em Profundidade e Máquinas de Boltzmann em Profundidade. Tais modelos possuem, também, certos pontos fracos que serão explorados na presente proposta de projeto de pesquisa, tais como a otimização de seus parâmetros de maneira automática, a melhoria da eficácia do seu processo de treinamento por meio de amostragem em campos de Markov, e como diferentes técnicas de regularização baseadas em temperaturas e corte de neurônios podem ser empregadas. O projeto de pesquisa irá atuar em duas frentes: (i) aplicação e (ii) teoria. Na primeira delas, buscaremos aplicações que ainda não avaliaram os modelos de aprendizado baseados em energia acima citados, principalmente aquelas baseadas em biometria e da área médica. Já na parte teórica, esperamos contribuir com diferentes modelos para amostragem em cadeias de Markov visando uma melhoria no processo de inferência desses modelos. A presente proposta também conta com colaboradores nacionais e internacionais, bem como diversos alunos de graduação e pós-graduação. Dado que não existem muitos grupos de pesquisa no Brasil que trabalham na temática dessa proposta, acredita-se que a mesma poderá trazer muitos benefícios para toda a comunidade. (AU)

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Publicações científicas (29)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DE SOUZA JR, LUIS A.; MENDEL, ROBERT; STRASSER, SOPHIA; EBIGBO, ALANNA; PROBST, ANDREAS; MESSMANN, HELMUT; PAPA, JOAO P.; PALM, CHRISTOPH. Convolutional Neural Networks for the evaluation of cancer in Barrett's esophagus: Explainable AI to lighten up the black-box. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 135, AUG 2021. Citações Web of Science: 0.
DA COSTA, KELTON A. P.; PAPA, JOAO P.; PASSOS, LEANDRO A.; COLOMBO, DANILO; DEL SER, JAVIER; MUHAMMAD, KHAN; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C. A critical literature survey and prospects on tampering and anomaly detection in image data. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 97, n. B DEC 2020. Citações Web of Science: 0.
DE SOUZA, RENATO WILLIAM R.; DE OLIVEIRA, JOAO VITOR CHAVES; PASSOS, JR., LEANDRO A.; DING, WEIPING; PAPA, JOAO P.; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C. A Novel Approach for Optimum-Path Forest Classification Using Fuzzy Logic. IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS, v. 28, n. 12, p. 3076-3086, DEC 2020. Citações Web of Science: 5.
PASSOS, LEANDRO APARECIDO; PAPA, JOAO PAULO. A metaheuristic-driven approach to fine-tune Deep Boltzmann Machines. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 97, n. B DEC 2020. Citações Web of Science: 2.
DE ROSA, GUSTAVO H.; PAPA, JOAO P.; YANG, XIN-SHE. A nature-inspired feature selection approach based on hypercomplex information. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 94, SEP 2020. Citações Web of Science: 0.
RODRIGUES, DOUGLAS; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C.; PAPA, JOAO PAULO. A multi-objective artificial butterfly optimization approach for feature selection. APPLIED SOFT COMPUTING, v. 94, SEP 2020. Citações Web of Science: 0.
CULQUICONDOR, ALDO; BALDASSIN, ALEXANDRO; CASTELO-FERNANDEZ, CESAR; DE CARVALHO, JOAO P. L.; PAPA, JOAO PAULO. An efficient parallel implementation for training supervised optimum-path forest classifiers. Neurocomputing, v. 393, p. 259-268, JUN 14 2020. Citações Web of Science: 0.
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SANTANA, MARCOS C. S.; PASSOS, JR., LEANDRO APARECIDO; MOREIRA, THIERRY P.; COLOMBO, DANILO; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C.; PAPA, JOAO PAULO. A Novel Siamese-Based Approach for Scene Change Detection With Applications to Obstructed Routes in Hazardous Environments. IEEE INTELLIGENT SYSTEMS, v. 35, n. 1, p. 44-53, JAN-FEB 2020. Citações Web of Science: 0.
AMORIM, WILLIAN PARAGUASSU; ROSA, GUSTAVO HENRIQUE; THOMAZELLA, ROGERIO; COGO CASTANHO, JOSE EDUARDO; LOFRANO DOTTO, FABIO ROMANO; RODRIGUES JUNIOR, OSWALDO PONS; MARANA, APARECIDO NILCEU; PAPA, JOAO PAULO. Semi-supervised learning with connectivity-driven convolutional neural networks. PATTERN RECOGNITION LETTERS, v. 128, p. 16-22, DEC 1 2019. Citações Web of Science: 0.
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GUIMARAES, RANIERE ROCHA; PASSOS JR, LEANDRO A.; HOLANDA FILHO, RAIMIR; DE ALBUQUERQUE, VICTOR HUGO C.; RODRIGUES, JOEL J. P. C.; KOMAROV, MIKHAIL M.; PAPA, JOAO PAULO. Intelligent Network Security Monitoring Based on Optimum-Path Forest Clustering. IEEE NETWORK, v. 33, n. 2, p. 126-131, MAR-APR 2019. Citações Web of Science: 2.
KHOJASTEH, PARHAM; PASSOS JUNIOR, LEANDRO APARECIDO; CARVALHO, TIAGO; REZENDE, EDMAR; ALIAHMAD, BEHZAD; PAPA, JOAO PAULO; KUMAR, DINESH KANT. Exudate detection in fundus images using deeply-learnable features. COMPUTERS IN BIOLOGY AND MEDICINE, v. 104, p. 62-69, JAN 2019. Citações Web of Science: 6.
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PAPA, JOAO P.; ROSA, GUSTAVO H.; DE SOUZA, ANDRE N.; AFONSO, LUIS C. S. Feature selection through binary brain storm optimization. COMPUTERS & ELECTRICAL ENGINEERING, v. 72, p. 468-481, NOV 2018. Citações Web of Science: 3.
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SOUZA, LUIZ; OLIVEIRA, LUCIANO; PAMPLONA, MAURICIO; PAPA, JOAO. How far did we get in face spoofing detection?. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 72, p. 368-381, JUN 2018. Citações Web of Science: 1.
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