Interface gráfica para desenvolvimento de redes neuronais convolucionais probabilísticas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.13/4887 |
Resumo: | Through the development of artificial intelligence, some capabilities of human beings have been replicated to computers. Among the models developed, Convo lutional Neural Networks stand out considerably because they make it possible for systems to have inherent capabilities of humans, such as pattern recognition in ima ges and signals. However, conventional systems are based on deterministic models, which are unable to express the epistemic uncertainty of their predictions. The al ternative consists in the use of probabilistic models although these are considerably more difficult to develop. In order to address the problems related to the development of probabilistic networks and the choice of the network architecture, in this disserta tionthe development of an application is proposed , which allows the user to choose the desired architecture and obtain the model already trained for the given data. This application named “Graphical Interface for Probabilistic Neural Networks” gi ves the user the possibility to use the most common Convolutional Neural Networks for different data sets, being the networks adapted to the developed probabilistic model. Contrary to existing models for generic use, which are deterministic and already pre-trained on databases to be used in transfer learning, the approach fol lowed in this work creates the network layer by layer, with training performed on the provided data, originating a specific model for the data in question. |
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Interface gráfica para desenvolvimento de redes neuronais convolucionais probabilísticasInteligência artificialInterface gráficaRede neuronal convolucional probabilísticaModelo probabilísticoModelo determinísticoArtificial intelligenceGraphical interfaceProbabilistic Convolutional neural networkProbabilistic model and deterministic modelEngenharia Informática.Faculdade de Ciências Exatas e da EngenhriaDomínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaThrough the development of artificial intelligence, some capabilities of human beings have been replicated to computers. Among the models developed, Convo lutional Neural Networks stand out considerably because they make it possible for systems to have inherent capabilities of humans, such as pattern recognition in ima ges and signals. However, conventional systems are based on deterministic models, which are unable to express the epistemic uncertainty of their predictions. The al ternative consists in the use of probabilistic models although these are considerably more difficult to develop. In order to address the problems related to the development of probabilistic networks and the choice of the network architecture, in this disserta tionthe development of an application is proposed , which allows the user to choose the desired architecture and obtain the model already trained for the given data. This application named “Graphical Interface for Probabilistic Neural Networks” gi ves the user the possibility to use the most common Convolutional Neural Networks for different data sets, being the networks adapted to the developed probabilistic model. Contrary to existing models for generic use, which are deterministic and already pre-trained on databases to be used in transfer learning, the approach fol lowed in this work creates the network layer by layer, with training performed on the provided data, originating a specific model for the data in question.Através do desenvolvimento da inteligência artificial, algumas capacidades dos seres humanos têm sido replicadas para os computadores. Entre os modelos desen volvidos, destacam-se consideravelmente as Redes Neuronais Convolucionais, pois tornam possível aos sistemas terem capacidades inerentes dos humanos tais como o reconhecimento de padrões em imagens e sinais. Todavia, os sistemas convencio nais são baseados em modelos determinísticos, sendo estes incapazes de expressar a incerteza epistêmica das previsões. A alternativa consiste no uso de modelos proba bilísticos embora estes sejam consideravelmente mais difíceis de desenvolver. Para abordar os problemas relativos ao desenvolvimento de redes probabilísticas e à es colha da arquitetura da rede, nesta dissertação é proposto o desenvolvimento de uma aplicação que permite ao utilizador escolher a arquitetura desejada e obter o modelo já treinado para os dados fornecidos. Esta aplicação “Interface Gráfica para Redes Neuronais Probabilísticos” dá ao utilizador a possibilidade de poder utilizar as Redes Neuronais Convolucionais mais comuns para diferentes conjuntos de dados, sendo as redes adaptadas ao modelo probabilístico desenvolvido. Contrariamente aos modelos existentes para uso genérico que são determinísticos e já pré-treinados em conjuntos de dados para depois serem usados em transfer learning, a abordagem seguida neste trabalho cria a rede camada a camada, sendo efetuado o treino nos dados fornecidos, originando um modelo específico para os dados em questão.Dias, Fernando Manuel Rosmaninho Morgado FerrãoMendonça, Fábio Rúben SilvaDigitUMaChaves, Aníbal João Lopes2023-01-06T12:11:11Z2022-10-142022-10-14T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.13/4887URNTID:203145496porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-01-08T03:31:03Zoai:digituma.uma.pt:10400.13/4887Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T16:29:43.240564Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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