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Sobre a otimização de redes neurais por convolução usando o algoritmo dos morcegos

Processo: 16/11298-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de agosto de 2016
Vigência (Término): 31 de agosto de 2016
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Aparecido Nilceu Marana
Beneficiário:Bárbara Caroline Benato
Supervisor: Xin-She Yang
Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
Local de pesquisa: Middlesex University, Inglaterra  
Vinculado à bolsa:14/12593-9 - Otimização de redes neurais por convolução e sua aplicação para o reconhecimento de expressões faciais, BP.IC
Assunto(s):Aprendizado computacional   Aprendizagem profunda   Reconhecimento facial   Redes neurais convolucionais
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Algoritmo dos Morcegos | Reconhecimento de Expressões Faciais | Redes Neurais por Convolução | Técnicas de Aprendizado em Profundidade | Aprendizado de Máquina

Resumo

O problema de ajustar parâmetros em técnicas de aprendizado em profundidade tem recebido considerável atenção nos últimos anos, uma vez que o ajuste manual destes parâmetros é um processo custoso e suscetível a erros. Nesta proposta, modelamos o problema de ajuste de parâmetros como uma tarefa de otimização, já que técnicas meta-heurísticas têm obtido resultados muito interessantes em diversos problemas. Existe uma meta-heurística baseada no comportamento de uma espécie de morcegos que usam ecolocalização para encontrar sua presa: o Algoritmo dos Morcegos (Bat Algorithm - BA) e decidimos avaliar sua performance no contexto de técnicas baseadas em aprendizado em profundidade e do reconhecimento de expressões faciais. Adicionalmente, essa proposta objetiva aproximar dois grupos de pesquisa de importantes universidades e permitir uma experiência internacional para a aluna. (AU)

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