Orientadores: Romis Ribeiro de Faissol Attux, Jugurta Rosa Montalvão Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-23T23:31:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2013 / Resumo: Esta tese de doutorado possui como tema geral o desenvolvimento de algoritmos de Aprendizado de Máquina Baseado na Teoria da Informação (ITL - Information Theoretic Learning). O paradigma de ITL propõe o uso de critérios de treinamento baseados em medidas como entropia e informação mútua, em substituição aos tradicionais critérios baseados em estatísticas de segunda ordem. Os problemas de inversão cega de sistemas de Wiener e separação cega de sinais em corpos de Galois são os objetos de estudo e desenvolvimento dessas ferramentas. Estes problemas apresentam características marcantes quanto à necessidade de descritores estatísticos de ordem superior, por isso, apresenta-se uma série de contribuições que se baseiam em critérios de ITL e empregam algoritmos imuno-inspirados (ou heurísticas de busca) para adaptar os parâmetros dos modelos envolvidos. As propostas desenvolvidas abrem a perspectiva de futuras aplicações em áreas como genômica, codificação e geofísica. Espera-se também que os resultados apresentados fortaleçam um entendimento mais amplo de ITL, a fim de abranger estratégias mais genéricas de busca, de estimação de informação e de modelagem de dados / Abstract: The main theme of this thesis is the development of Information Theoretic Learning (ITL) algorithms. The ITL paradigm proposes the adoption of training criteria based on information measures such as entropy and mutual information, instead of traditional criteria based on second order statistics. The problems of blind inversion of Wiener systems and blind separation of signals over Galois fields are the tasks over which these tools are applied. Such problems present key aspects that establish a demand for higher order statistics, hence we present several contributions that are based on ITL criteria and employ immune-inspired algorithms (or heuristic-based methods) to perform the adaptation of the parameters of each related model. The developed proposals open the perspective of future applications in genomic, coding theory and geophysics. Furthermore, we expect that the presented results support a wider understanding of ITL, in order to comprise more general strategies of search, information estimation and data modeling / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/261122 |
| Date | 23 August 2018 |
| Creators | Silva, Daniel Guerreiro e, 1983- |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Montalvão Filho, Jugurta Rosa, Attux, Romis Ribeiro de Faissol, 1978-, Coradine, Luis Claudius, Cavalcante, Charles Casimiro, Junior, Reginaldo Palazzo, Duarte, Leonardo Tomazeli |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 135 p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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