Extensões multidimensionais para correntropia e suas aplicações em estimativas robustas

This present work uses a generalized similarity measure called correntropy to develop a new method to estimate a linear relation between variables given their samples. Towards this goal, the concept of correntropy is extended from two variables to any two vectors (even with different dimensions) using a statistical framework. With this multidimensionals extensions of Correntropy the regression problem can be formulated in a different manner by seeking the hyperplane that has maximum probability density with the target data. Experiments show that the new algorithm has a nice fixed point update for the parameters and robust performs in the presence of outlier noise.

O presente trabalho usa uma medida de similaridade denominada correntropia no desenvolvimento de um novo método para estimar uma relação linear entre as variáveis e suas amostras. O objetivo é estender o conceito de correntropia a partir de duas variáveis para quaisquer dois vetores (mesmo com diferentes dimensões), utilizando conceitos estatísticos. Através das extensões multidimensionais que serão apresentadas, o problema de regressão ou identificação de sistemas pode ser formulado de uma maneira diferente, buscando retas e hiperplanos que possuem a máxima densidade de probabilidade dos dados desejados. Experimentos mostraram que o novo algoritmo tem uma boa atualização de ponto fixo e robustez a ruídos impulsivos.