Learning W-operators in the boolean interval partition lattice learning space

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Cunha Filho, Francisco Edvar da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-11122024-212858/
Resumo: This work presents the Stochastic Descent on the Boolean Interval Partition Lattice (SDBIPL) algorithm, a novel contribution to the field of lattice-based learning. The SDBIPL algorithm extends the U-curve problem to the Boolean Interval Partition Lattice (BIPL), offering a more flexible and adaptive search strategy compared to the pioneering ISI algorithm. By conducting a stochastic search and dynamically adjusting the complexity of the learned function, SDBIPL overcomes the limitations of deterministic exploration and addresses the challenge of uncontrolled complexity inherent in ISI. We provide an efficient C++ implementation of the SDBIPL algorithm and demonstrate its effectiveness in learning W-operators for image noise removal. The promising results highlight the potential of the proposed approach. Future work will explore applications of the SDBIPL algorithm to more complex problems involving W-Operators and classification, such as digit recognition. Furthermore, we aim to optimize the algorithm through parallelization and refined error calculation techniques to enhance its performance and scalability.