XINFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.
A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.
A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.
A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital
Título: DISTRIBUTED LEARNING ALGORITHMS Autor: GABRIEL ARANTES CORTINES COELHO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
RODRIGO CAIADO DE LAMARE - ADVISOR
Nº do Conteudo: 61581
Catalogação: 19/12/2022 Liberação: 19/12/2022 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61581&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61581&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61581
Resumo:
Título: DISTRIBUTED LEARNING ALGORITHMS Autor: GABRIEL ARANTES CORTINES COELHO
Nº do Conteudo: 61581
Catalogação: 19/12/2022 Liberação: 19/12/2022 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61581&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61581&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61581
Resumo:
The increase in the number of wireless devices also generated an increase in the density of the frequency band used, thus
increasing the probability of interference between them and by conventional noise. Due to the need to minimize or reduce
these effects, learning algorithms for performing statistical inference are studied, performing the function of monitoring and
predicting complex systems.
This project is focused on the study of adaptive learning algorithms capable of performing inference in order to avoid the
effect of interference between devices and minimize possible errors, in particular using algorithms based on the stochastic
gradient and the close gradient in a learning scenario distributed.
This work was divided into three stages: study and simulation of distributed networks; test in real scenario: temperature
measurement; and elaboration of the next algorithm and study of performance in the federative scenario.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |