Probabilistic incremental learning for image recognition : modelling the density of high-dimensional data
Edigleison Francelino Carvalho · Americanae (AECID Library) · 2014
Atualmente diversos sistemas sensoriais fornecem dados em fluxos e essas observações medidas são frequentemente de alta dimensionalidade, ou seja, o número de variáveis medidas é grande, e as observações chegam em sequência. Este é, em particular, o caso de sistemas de visão em robôs. Aprendizagem supervisionada e não-supervisionada com esses fluxos de dados é um desafio, porque o algoritmo deve ser capaz de aprender com cada observação e depois descartá-la antes de considerar a próxima, mas diversos métodos requerem todo o conjunto de dados a fim de estimar seus parâmetros e, portanto, não são adequados para aprendizagem em tempo real. Além disso, muitas abordagens sofrem com a denominada maldição da dimensionalidade (BELLMAN, 1961) e não conseguem lidar com dados de entrada de alta dimensionalidade. Para superar os problemas descritos anteriormente, este trabalho propõe um novo modelo de rede neural probabilístico e incremental, denominado Local Projection Incremental Gaussian Mixture Network (LP-IGMN), que é capaz de realizar aprendizagem perpétua com dados de alta dimensionalidade, ou seja, ele pode aprender continuamente considerando a estabilidade dos parâmetros do modelo atual e automaticamente ajustar sua topologia levando em conta a fronteira do subespaço encontrado por cada neurônio oculto. O método proposto pode encontrar o subespaço intrísico onde os dados se localizam, o qual é denominado de subespaço principal. Ortogonal ao subespaço principal, existem as dimensões que são ruidosas ou que carregam pouca informação, ou seja, com pouca variância, e elas são descritas por um único parâmetro estimado. Portanto, LP-IGMN é robusta a diferentes fontes de dados e pode lidar com grande número de variáveis ruidosas e/ou irrelevantes nos dados medidos. Para avaliar a LP-IGMN nós realizamos diversos experimentos usando conjunto de dados simulados e reais. Demonstramos ainda diversas aplicações do nosso método em tarefas de reconhecimento de imagens. Os resultados mostraram que o desempenho da LP-IGMN é competitivo, e geralmente superior, com outras abordagens do estado da arte, e que ela pode ser utilizada com sucesso em aplicações que requerem aprendizagem perpétua em espaços de alta dimensionalidade.