Aplicações de mecânica estatística ao perceptron binário e ao processamento de imagens (1998)
- Authors:
- Autor USP: MATTOS, CRISTIANO RODRIGUES DE - IF
- Unidade: IF
- Sigla do Departamento: FGE
- Assunto: MECÂNICA ESTATÍSTICA
- Language: Português
- Abstract: Neste trabalho apresentamos um estudo sobre aprendizado supervisionado off-line do perceptron binário. Considerando a hipótese de réplicas simétricas e o caso de apenas um mínimo no espaço de configurações (q = 1), obtivemos a energia livre que representa o aprendizado do perceptron binário. Observamos uma transição de fase da primeira ordem (''alfa' IND. c' = 0.528) para o aprendizado perfeito que, entretanto, ocorre abaixo do limite inferior dado pela teoria da informação. Argumentamos que este resultado se deve, provavelmente, à necessidade de quebra de simetria de réplicas. Estudamos as paisagens da superfície de vários tipos de energia de aprendizado e obtivemos, de forma qualitativa uma diminuição da complexidade das superfícies de energia, para energias que usam de maneira mais eficiente a informação acessível. Apresentamos também um método original para tratamento de imagens, usando idéias vindas da Mecânica, como a expansão em baixas temperaturas e valores esperados das grandezas relevantes. Para ilustrar o método utilizamos imagens naturais e artificiais e mostramos os resultados obtidos com o tratamento
- Imprenta:
- Data da defesa: 30.01.1998
-
ABNT
MATTOS, Cristiano Rodrigues de. Aplicações de mecânica estatística ao perceptron binário e ao processamento de imagens. 1998. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 1998. . Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Mattos, C. R. de. (1998). Aplicações de mecânica estatística ao perceptron binário e ao processamento de imagens (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. -
NLM
Mattos CR de. Aplicações de mecânica estatística ao perceptron binário e ao processamento de imagens. 1998 ;[citado 2024 abr. 24 ] -
Vancouver
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