12

Jan

2023
Seminars

ANÁLISE DE COMPONENTES INDEPENDENTES PARA DADOS BINÁRIOS

Time
16h00
Place
Praia de Botafogo, 190 - sala 537 ou Via Zoom

About Event

A Análise de Componentes Independentes (ICA) visa separar os sinais observados em suas componentes independentes, responsáveis pela geração das observações. A maioria das pesquisas na ICA tem focado em sinais contínuos, enquanto a metodologia para sinais binários e discretos é menos desenvolvida. No entanto, as observações binárias estão igualmente presentes em várias aplicações, tais como descoberta causal, processamento de sinais e bioinformática. Na última década, as misturas Boolean OR e XOR demonstraram ser identificáveis pela ICA, mas tais modelos sofrem de expressividade limitada, exigindo novos métodos para resolver o problema. Estimamos a matriz de mistura do ICA a partir de observações binárias e uma variável auxiliar observada adicionalmente, empregando um modelo linear inspirado no identifiable Variational Autoencoder (iVAE), que explora a não-estacionariedade dos dados. Estudamos empiricamente as condições que permitem a reconstrução da matriz de mistura usando o iVAE binário, e analisamos o desempenho e a eficiência do modelo.

Texto informado pelo autor.

 

* Os participantes dos seminários não poderão acessar às dependências da FGV usando bermuda, chinelos, blusa modelo top ou cropped, minissaia ou camiseta regata. O uso da máscara é facultativo, porém é obrigatória a apresentação do comprovante de vacinação (físico ou digital).

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Speakers

Vitória Barin Pacela

Vitória Barin Pacela - é uma aluna de doutorado no Mila - Quebec AI Institute e na Université de Montréal, e pesquisadora visitante na Meta AI Montreal. Possui mestrado em data science bacharelado em ciência da computação da University of Helsinki. Seus interesses abrangem aprendizado não-supervisionado, aprendizado de representações, análise de componentes independentes, e inferência causal.

Location

Fundação Getulio Vargas

a) Opção presencial *

Praia de Botafogo, 190

5o andar, Auditório 537

 

b) Opção remota (via Zoom)

Link: https://fgv-br.zoom.us/j/98150756795?pwd=Q28vd3o3K291MmpKa0o1SmZXaXY1QT09

Meeting ID: 981 5075 6795

Passcode: 546819

 

Informações adicionais:

emap@fgv.br

Tel: 55 21 3799-5917

Endereço

a) Opção presencial *

Praia de Botafogo, 190

5o andar, Auditório 537

 

b) Opção remota (via Zoom)

Link: https://fgv-br.zoom.us/j/98150756795?pwd=Q28vd3o3K291MmpKa0o1SmZXaXY1QT09

Meeting ID: 981 5075 6795

Passcode: 546819

 

Informações adicionais:

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Tel: 55 21 3799-5917

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