[pt] Nesta dissertação, propomos uma metodologia para seleção de
dados em
modelos de Aprendizado por Quantização Vetorial,
referenciado amplamente na
literatura pela sigla em inglês LVQ. Treinar um modelo
(ajuste dentro-daamostra)
com um subconjunto selecionado a partir do conjunto de dados
disponíveis para o aprendizado pode trazer grandes
benefícios no resultado de
generalização (fora-da-amostra). Neste sentido, é muito
importante realizar uma
busca para selecionar dados que, além de serem
representativos de suas
distribuições originais, não sejam ruído (no sentido
definido ao longo desta
dissertação). O método proposto procura encontrar os pontos
relevantes do
conjunto de entrada, tendo como base a correlação do erro
de cada ponto com o
erro do restante da distribuição. Procura-se, em geral,
eliminar considerável parte
do ruído mantendo os pontos que são relevantes para o
ajuste do modelo
(aprendizado). Assim, especificamente em LVQ, a atualização
dos protótipos
durante o aprendizado é realizada com um subconjunto do
conjunto de
treinamento originalmente disponível. Experimentos
numéricos foram realizados
com dados simulados e reais, e os resultados obtidos foram
muito interessantes,
mostrando claramente a potencialidade do método proposto. / [en] In this dissertation, we consider a methodology for
selection of data in
models of Learning Vector Quantization (LVQ). The
generalization can be
improved by using a subgroup selected from the available
data set. We search the
original distribution to select relevant data that aren't
noise. The search aims at
relevant points in the training set based on the
correlation between the error of
each point and the average of error of the remaining data.
In general, it is desired
to eliminate a considerable part of the noise, keeping the
points that are relevant
for the learning model. Thus, specifically in LVQ, the
method updates the
prototypes with a subgroup of the originally available
training set. Numerical
experiments have been done with simulated and real data.
The results were very
interesting and clearly indicated the potential of the
method.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:5492 |
| Date | 20 September 2004 |
| Creators | RODRIGO TOSTA PERES |
| Contributors | CARLOS EDUARDO PEDREIRA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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