[en] DATA SELECTION FOR LVQ

• Ano de defesa: 2004
• Autor(a) principal: RODRIGO TOSTA PERES
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] REDE NEURAL; [pt] APRENDIZADO POR QUANTIZACAO VETORIAL; [pt] SELECAO DE DADOS; [pt] APRENDIZADO EXAUSTIVO; [pt] CLASSIFICACAO DE PADRAO; [en] NEURAL NETWORKS; [en] LEARNING VECTOR QUANTIZATION; [en] DATA SELECTION; [en] EXAUSTIVE LEARNING; [en] PATTERN CLASSIFICATION
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=5492&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=5492&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.5492

[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.