Análise do desempenho da tranferência de aprendizagem para a classificação de autômatos celulares (2022)
- Authors:
- USP affiliated author: SILVA, DANIEL SANTOS DA - ICMC
- School: ICMC
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; REDES NEURAIS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Português
- Abstract: Autômatos Celulares (AC) são modelos matemáticos que conseguem simular comportamentos de sistemas complexos dinâmicos com definições simples. Busca-se esse conhecimento, quando se procura entender a complexidade destes em diversas áreas da Ciência. As aplicações atuais se baseiam, principalmente, nos trabalhos de John von Neumann, John Conway e Stephen Wolfram, que foram os principais precursores desse estudo. A evolução da dinâmica desses AC pode ser classificada de diferentes maneiras. Aqui usa-se as classificações de Wolfram e Li-Packard que separam esses autômatos em quatro e seis classes, respectivamente. Com o uso de imagens que ilustram as dinâmicas das evoluções desses modelos, é possível extrair informações e padrões com intuito de classificá-las automaticamente usando redes neurais. A proposta deste trabalho é analisar o desempenho da transferência de aprendizado para a classificação de autômatos celulares e comparar um modelo proposto simplificado de rede neural convolucional com as redes Inception e ResNet50. Para isso, é conduzida uma avaliação experimentos seguida de uma análise dos resultados de acurácia, área sob a curva ROC, precisão, revocação e pontuação F1. Foram testadas algumas técnicas de transferência de aprendizado nos modelos avaliados em base de dados de autômatos celulares e totalistas.
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2022
-
ABNT
SILVA, Daniel Santos da. Análise do desempenho da tranferência de aprendizagem para a classificação de autômatos celulares. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9cd2ae15-b142-41cb-bdd0-fce2c13555b5/Daniel%20Santos%20da%20Silva_TCC%20final%20-%20corrigido%20-%20Daniel_206457.pdf. Acesso em: 25 abr. 2024. -
APA
Silva, D. S. da. (2022). Análise do desempenho da tranferência de aprendizagem para a classificação de autômatos celulares (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9cd2ae15-b142-41cb-bdd0-fce2c13555b5/Daniel%20Santos%20da%20Silva_TCC%20final%20-%20corrigido%20-%20Daniel_206457.pdf -
NLM
Silva DS da. Análise do desempenho da tranferência de aprendizagem para a classificação de autômatos celulares [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9cd2ae15-b142-41cb-bdd0-fce2c13555b5/Daniel%20Santos%20da%20Silva_TCC%20final%20-%20corrigido%20-%20Daniel_206457.pdf -
Vancouver
Silva DS da. Análise do desempenho da tranferência de aprendizagem para a classificação de autômatos celulares [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 25 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/9cd2ae15-b142-41cb-bdd0-fce2c13555b5/Daniel%20Santos%20da%20Silva_TCC%20final%20-%20corrigido%20-%20Daniel_206457.pdf
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