Implementação do algoritmo de treinamento do classificador floresta de caminhos ótimos em GPU

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Iwashita, Adriana Sayuri [UNESP]
Data de Publicação: 2013
Outros Autores: Papa, João Paulo [UNESP]
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://www.fmpfm.edu.br/intercienciaesociedade/colecao/online/vol3_n1_on_line.html
http://hdl.handle.net/11449/135127
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.
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