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Uma abordagem de predição estruturada baseada no modelo perceptronCoelho, Maurício Archanjo Nunes 25 June 2015 (has links)
Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-03-06T17:58:43Z
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Previous issue date: 2015-06-25 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A teoria sobre aprendizado supervisionado tem avançado significativamente nas últimas
décadas. Diversos métodos são largamente utilizados para resoluções dos mais variados
problemas, citando alguns: sistemas especialistas para obter respostas to tipo verdadeiro/
falso, o modelo Perceptron para separação de classes, Máquina de Vetores Suportes
(SVMs) e o Algoritmo de Margem Incremental (IMA) no intuito de aumentar a margem
de separação, suas versões multi-classe, bem como as redes neurais artificiais, que apresentam
possibilidades de entradas relativamente complexas. Porém, como resolver tarefas
que exigem respostas tão complexas quanto as perguntas?
Tais respostas podem consistir em várias decisões inter-relacionadas que devem ser ponderadas
uma a uma para se chegar a uma solução satisfatória e globalmente consistente.
Será visto no decorrer do trabalho que existem problemas de relevante interesse que apresentam
estes requisitos.
Uma questão que naturalmente surge é a necessidade de se lidar com a explosão combinatória
das possíveis soluções. Uma alternativa encontrada apresenta-se através da construção
de modelos que compactam e capturam determinadas propriedades estruturais
do problema: correlações sequenciais, restrições temporais, espaciais, etc. Tais modelos,
chamados de estruturados, incluem, entre outros, modelos gráficos, tais como redes de
Markov e problemas de otimização combinatória, como matchings ponderados, cortes de
grafos e agrupamentos de dados com padrões de similaridade e correlação.
Este trabalho formula, apresenta e discute estratégias on-line eficientes para predição
estruturada baseadas no princípio de separação de classes derivados do modelo Perceptron
e define um conjunto de algoritmos de aprendizado supervisionado eficientes quando
comparados com outras abordagens.
São também realizadas e descritas duas aplicações experimentais a saber: inferência dos
custos das diversas características relevantes para a realização de buscas em mapas variados
e a inferência dos parâmetros geradores dos grafos de Markov. Estas aplicações têm
caráter prático, enfatizando a importância da abordagem proposta. / The theory of supervised learning has significantly advanced in recent decades. Several
methods are widely used for solutions of many problems, such as expert systems for
answers to true/false, Support Vector Machine (SVM) and Incremental Margin Algorithm
(IMA). In order to increase the margin of separation, as well as its multi-class versions,
in addition to the artificial neural networks which allow complex input data. But how to
solve tasks that require answers as complex as the questions? Such responses may consist
of several interrelated decisions to be considered one by one to arrive at a satisfactory and
globally consistent solution. Will be seen throughout the thesis, that there are problems
of relevant interest represented by these requirements.
One question that naturally arises is the need to deal with the exponential explosion of
possible answers. As a alternative, we have found through the construction of models
that compress and capture certain structural properties of the problem: sequential correlations,
temporal constraints, space, etc. These structured models include, among others,
graphical models, such as Markov networks and combinatorial optimization problems,
such as weighted matchings, graph cuts and data clusters with similarity and correlation
patterns.
This thesis formulates, presents and discusses efficient online strategies for structured
prediction based on the principle of separation of classes, derived from the Perceptron and
defines a set of efficient supervised learning algorithms compared to other approaches.
Also are performed and described two experimental applications: the costs prediction
of relevant features on maps and the prediction of the probabilistic parameters for the
generating Markov graphs. These applications emphasize the importance of the proposed
approach.
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Predição de dados estruturados utilizando a formulação Perceptron com aplicação em planejamento de caminhosCoelho, Maurício Archanjo Nunes 18 June 2010 (has links)
Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-03-07T15:27:21Z
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mauricioarchanjonunescoelho.pdf: 2468130 bytes, checksum: 3f05daa8428e367942c4ad560b6375f2 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-03-10T12:19:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1
mauricioarchanjonunescoelho.pdf: 2468130 bytes, checksum: 3f05daa8428e367942c4ad560b6375f2 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-10T12:19:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2010-06-18 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O problema de planejamento de caminhos apresenta diversas subáreas, muitas das
quais já extensamente abordadas na literatura. Uma dessas áreas em especial é a de determinação
de caminhos, os algoritmos empregados para a solução deste problema dependem
que os custos estipulados para os ambientes ou mapas sejam confiáveis. A dificuldade está
justamente na definição dos custos referentes a cada tipo de área ou terreno nos mapas
a serem examinados. Como se pode observar, o problema mencionado inclui a dificuldade
em se determinar qual o custo de cada característica relevante presente no mapa,
bem como os custos de suas possíveis combinações. A proposta deste trabalho é mostrar
como é feita a predição desses custos em novos ambientes tendo como base a predição
de dados estruturados definindo um aprendizado funcional entre domínios de entrada e
saída, estruturados e arbitrários. O problema de aprendizado em questão é normalmente
formulado como um problema de otimização convexa de máxima margem bastante similar
a formulação de máquinas de vetores suporte multi-classe. Como técnica de solução
realizou-se a implementação do algoritmo MMP (Maximum Margin Planning) (RATLIFF;
BAGNELL; ZINKEVICH, 2006). Como contribuição, desenvolveu-se e implementou-se dois
algoritmos alternativos, o primeiro denominado Perceptron Estruturado e o segundo Perceptron
Estruturado com Margem, ambos os métodos de relaxação baseados na formulação do Perceptron. Os mesmos foram analisados e comparados. Posteriormente temos a exploração
dos ambientes por um agente inteligente utilizando técnicas de aprendizado por
reforço. Tornando todo o processo, desde a análise do ambiente e descoberta de custos,
até sua exploração e planejamento do caminho, um completo processo de aprendizado. / The problem of path planning has several sub-areas, many of which are widely discussed
in the literature. One of these areas in particular is the determination of paths,
the algorithms used to solve this problem depend on the reliability of the estimated costs
in the environments and maps. The difficulty is precisely the definition of costs for each
type of area or land on the maps to be examined. As you can see, the problem mentioned
includes the difficulty in determining what the cost of each relevant characteristic on the
map, and the costs of their possible combinations. The purpose of this study is to show
how the prediction of these costs is made into new environments based on the prediction
of structured data by defining functional learning areas between input and output,
structured and arbitrary. The problem of learning in question is usually formulated as a
convex optimization problem of maximum margin very similar to the formulation of multiclass
support vector machines. A solution technic was performed through implementation
of the algorithm MMP (Maximum Margin Planning) (RATLIFF; BAGNELL; ZINKEVICH,
2006). As a contribution, two alternative algorithms were developed and implemented,
the first named Structured Perceptron, and the second Structured Perceptron with Margin
both methods of relaxation based formulation of the Perceptron. They were analyzed and
compared. Posteriorly we have the exploitation of the environment by an intelligent agent
using reinforcement learning techniques. This makes the whole process, from the environment
analysis and discovery of cost to the exploitation and path planning, a complete
learning process.
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