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Mostrando ítems 1-8 de 8
Aprendizado não-supervisionado de características para detecção de conteúdo maliciosoUnsupervised learning features for malicious content detection
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2016)
Máquinas de Boltzmann em profundidade para reconhecimento de eventos em vídeos
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2021-02-25)
Na última década, o crescimento exponencial dos dados apoiou o desenvolvimento de uma vasta gama de algoritmos baseados em aprendizado de máquina, além de possibilitar seus usos em aplicações cotidianas. Além disso, esta ...
Uma Abordagem Modular com Máquinas de Boltzmann Restrita para Predição de Séries Temporais.
(Universidade Federal do Espírito SantoBRPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUFESMestrado em Informática, 2016-02-25)
Predição de séries temporais ocorrem em várias áreas: economia, climatologia, engenharia e muitas outras. Abordagens baseadas em redes neurais artificiais tem sido utilizadas com resultados promissores devido a capacidade ...
Reconstrução e reconhecimento de imagens binárias utilizando o algoritmo Máquina de Boltzmann
(Universidade Federal de UbelândiaBrasilPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, 2016)
Detecção de ataques a sistemas de reconhecimento facial utilizando abordagens eficientes de aprendizado de máquina em profundidade
(Universidade Federal de São CarlosUFSCarPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCCâmpus São Carlos, 2019-05-21)
Biometrics emerged, in the last decades, as a robust and convenient solution for security systems. However, despite the higher difficulty to circumvent the biometric applications, nowadays, criminals are developing attacks, ...
Aprendizado não-supervisionado de características para detecção de conteúdo malicioso
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2016-08-25)
O aprendizado de características tem sido um dos grandes desafios das técnicas baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNAs), principalmente quando se trata de um grande número de amostras e características que as definem. ...
Otimização Meta-Heurística para Regularização de Modelos de Aprendizado em Profundidade
(Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2018-08-28)
Arquiteturas de aprendizado em profundidade têm sido amplamente estudadas nos últimos anos, principalmente pelo seu alto poder discriminativo em muitos problemas considerados essenciais na área de visão computacional. ...
Agregação de classificadores neurais via integral de Choquet com respeito a uma medida fuzzy
(Programa de Pós-Graduação em Informática, 2016-07-15)
Data classification appears in many real-world problems, e.g., recognition of image patterns,
differentiation among species of plants, classifying between benign and malignant tumors,
among others. Many of these problems ...