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Título: REDUCING TEACHER-STUDENT INTERACTIONS BETWEEN TWO NEURAL NETWORKS
Autor: GUSTAVO MADEIRA KRIEGER
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  SERGIO COLCHER - ADVISOR
Nº do Conteudo: 45743
Catalogação:  11/10/2019 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
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=45743@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=45743@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.45743

Resumo:
Propagation of knowledge is one of the pillars of human evolution. Our discoveries are all based on preexisting knowledge, built upon them and then become the foundation for the next generation of learning. In the field of artificial intelligence, there s an interest in replicating this aspect of human nature on machines. By creating a first model and training it on the original data, another model can be created and learn from it instead of having to learn everything from scratch. If this method is proven to be reliable, it will allow many changes in the way that we approach machine learning, specially allowing different models to work together. This relation between models is nicknamed the Teacher-Student relation. This work describes the development of two separate models and their ability to learn using incomplete data and each other. The experiments presented here show the results of this training and the different methods used in the pursuit of an optimal scenario where such learning process is viable for future use.

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