Implementação do algoritmo de treinamento do classificador floresta de caminhos ótimos em GPU
Contribuinte(s) |
Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
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Data(s) |
02/03/2016
02/03/2016
2013
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Resumo |
Técnicas de reconhecimento de padrões tem como principal objetivo classificar um conjunto de amostras, sendo o processo de aprendizado a fase de maior consumo de tempo. O problema pode piorar em ferramentas de classificação interativas, o que pode ser inaceitável para grandes bases de dados. Um exemplo de classificador é o baseado em Floresta de Caminhos Ótimos [8] - OPF. Dado que muitos trabalhos tem sido orientados à implementação de algoritmos de reconhecimento de padrões em ambiente General Purpose Graphics Processing Unit - GPGPU, o presente estudo objetivou a implementação da etapa de treinamento do classificador Floresta de Caminhos Ótimos em CUDA, visando aumentar a sua eficiência. A otimização do classificador em CUDA demonstrou uma fase de treinamento mais rápida que a versão original. |
Formato |
36-47 |
Identificador |
http://www.fmpfm.edu.br/intercienciaesociedade/colecao/online/vol3_n1_on_line.html Interciência & Sociedade, v. 3, n. 1, p. 36-47, 2013. 2238-1295 http://hdl.handle.net/11449/135127 ISSN2238-1295-2013-03-01-36-47.pdf 9039182932747194 |
Idioma(s) |
por |
Relação |
Interciência & Sociedade |
Direitos |
openAccess |
Palavras-Chave | #Floresta de caminhos otimos #GPGPU |
Tipo |
info:eu-repo/semantics/article |