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Aprendizado de maquina baseado na teoria de informacao

Processo: 09/51374-2
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de agosto de 2009
Vigência (Término): 31 de julho de 2010
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
Pesquisador responsável:Romis Ribeiro de Faissol Attux
Beneficiário:Denis Gustavo Fantinato
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Assunto(s):Processamento de sinais   Filtragem adaptativa

Resumo

Neste projeto, propomos a realização de um estudo sobre a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina baseadas em teoria de informação em contraposição a paradigmas mais clássicos como aquele baseado no erro quadrático médio. No âmbito da filtragem supervisionada, serão avaliados métodos baseados em grandezas como a divergência de Kullback-Leibler, a entropia do erro e a informação mútua entre sinal de saída do filtro e sinal desejado. No caso de filtragem não-supervisionada, dar-se-á ênfase a uma análise do critério de equalização baseado na correntropia, bem como à perspectiva de adaptar o algoritmo do módulo constante (ou o algoritmo de Shalvi-Weinstein) para lidar com informação temporal da fonte que se busca recuperar. Em ambos os casos, ter-se-á sempre em mente também a idéia de averiguar critérios de avaliação nos quais haja vantagens de métricas alternativas frente ao erro quadrático médio.? (AU)

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