Comitê de misturas de especialistas
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18491 |
Resumo: | Apesar dos avanços em técnicas da Aprendizagem de Máquina, muito esforço ainda é despendido na concepção de um classificador que consiga aprender bem uma dada tarefa. Váriasabordagenssurgiramparaatenuaresseesforçoatravésdacombinaçãodeclassificadores. A combinação de classificadores permite que o projetista do sistema não necessite escolher o classificador mais eficiente dentre vários, nem descartar classificadores que podem possuir informaçãoimportantesobreatarefa. Estratégiasdecombinaçãopermitemqueváriosalgoritmos trabalhem em conjunto a fim de melhorar a precisão de todo o sistema numa dada tarefa. O objetivodestetrabalhoéproporummétododecombinaçãodeclassificadoresqueagregueas vantagensdeduasabordagens: máquinasdecomitêemisturasdeespecialistas. Asmáquinasde comitêvisamcombinarclassificadoresqueresolvempadrõesdetodooespaçodecaracterísticas. Quandocombinados,lidammelhorcomsuperfíciesdedecisãocomplexasqueumclassificador individualmente e são capazes de incorporar novos classificadores mesmo após o uso. Nas MisturasdeEspecialistas,cadaumdosclassificadoreséumespecialistaemumadeterminada áreadoespaçodecaracterísticaseemboraresolvapadrõesdetodooespaçodecaracterísticas,se dedicaaresolverproblemasbemmaissimples,atingindoumdesempenhosuperioremrelaçãoa umclassificadorsópararesolveroproblematodo. OmétodopropostoéchamadodeComitê de Misturas de Especialistas e corresponde a uma máquina de comitês formada por misturas de especialistas. Assim, o método herda a escalabilidade e a tolerância a erros das máquinas decomitêeasimplicidadedetreinamentodasmisturasdeespecialistas. Experimentosforam realizadosparaverificarasuperioridadedocomitêdemisturasdeespecialistassobretrêsfatores de mudanças entre as misturas: técnicas de decomposição de tarefas, número de grupos e características. |
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O objetivodestetrabalhoéproporummétododecombinaçãodeclassificadoresqueagregueas vantagensdeduasabordagens: máquinasdecomitêemisturasdeespecialistas. Asmáquinasde comitêvisamcombinarclassificadoresqueresolvempadrõesdetodooespaçodecaracterísticas. Quandocombinados,lidammelhorcomsuperfíciesdedecisãocomplexasqueumclassificador individualmente e são capazes de incorporar novos classificadores mesmo após o uso. Nas MisturasdeEspecialistas,cadaumdosclassificadoreséumespecialistaemumadeterminada áreadoespaçodecaracterísticaseemboraresolvapadrõesdetodooespaçodecaracterísticas,se dedicaaresolverproblemasbemmaissimples,atingindoumdesempenhosuperioremrelaçãoa umclassificadorsópararesolveroproblematodo. OmétodopropostoéchamadodeComitê de Misturas de Especialistas e corresponde a uma máquina de comitês formada por misturas de especialistas. Assim, o método herda a escalabilidade e a tolerância a erros das máquinas decomitêeasimplicidadedetreinamentodasmisturasdeespecialistas. Experimentosforam realizadosparaverificarasuperioridadedocomitêdemisturasdeespecialistassobretrêsfatores de mudanças entre as misturas: técnicas de decomposição de tarefas, número de grupos e características.CAPESDespite the advance of the techniques in Machine Learning, much effort is taken to conceiveaclassifierthatlearnswellaparticulartask. Severalapproacheshavebeenproposed to attenuate this effort through combination of classifiers. Combination of classifiers allows thatnotonlythemosteffectiveclassifiersbechosenamongseveral,nordiscardclassifiersthat mayhaveimportantinformationaboutthetask. Strategiesallowthatseveralalgorithmswork togetherinordertoimproveaccuracyofthewholesystemgivenatask. Thegoalofthiswork is to propose a method to combine classifiers that put together advantages of two approaches: committeemachinesandmixtureofexperts. CommitteeMachinesaimtocombineclassifiersthat solvepatternsfromalloverthespace. Whencombined,theydealbetterwithcomplexdecision boundaries than a single classifier and they are capable of incorporating new classifiers even aftertheuse. Inthemixtureofexperts,eachoneoftheclassifiersisanexpertinacertainregion ofthefeaturespaceand,althoughitsolvespatternsfromthewholefeaturespace,theclassifier is dedicated to solve well simpler problems, reaching a better performance in comparison to a unique classifier to solve the entire problem. Also, there is a hybrid approach, the mixture of experts, in which each classifier solves patterns from the entire space as a committe, but it is trained with patterns from a smaller region, similarly to modular neural networks. The proposedmethodisentitledCommitteeofMixtureofExpertsandcorrespondstoacommittee machineformedbymixtureofexperts. So,themethodinheritsscalabilityanderrortolerance from committee machines and training simplicity from the mixture of experts. Experiments weremadetoverifythesuperiorityofthecommitteeofmixturesofexpertsoverthreefactorsof changingamongthemixtures: taskdecompositionmethods,numberofgroupsandfeatures.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessMáquinas de ComitêRedes Neurais ModularesMisturas de EspecialistasDecomposição de TarefasCommittee MachinesModular Neural NetworksMixture of ExpertsTask DecompositionComitê de misturas de especialistasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILeverson_verissimo_dissertacao.pdf.jpgeverson_verissimo_dissertacao.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1291https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/18491/5/everson_verissimo_dissertacao.pdf.jpge16f107172246dc74ea0257284f2fb7aMD55ORIGINALeverson_verissimo_dissertacao.pdfeverson_verissimo_dissertacao.pdfapplication/pdf2502424https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/18491/1/everson_verissimo_dissertacao.pdf0f98e5de2dc7eab2b63e0c0ccd1a6703MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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