Estudo de técnicas de paralelização de métodos computacionais de fatoração de matrizes esparsas aplicados à redes bayesianas e redes credais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Maranhão, Viviane Teles de Lucca
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-27082013-111753/
Resumo: Neste trabalho demos continuidade ao estudo desenvolvido por Colla (2007) que utilizou-se do arcabouço de álgebra linear com técnicas de fatoração de matrizes esparsas aplicadas à inferência em redes Bayesianas. Com isso, a biblioteca computacional resultante possui uma separação clara entre a fase simbólica e numérica da inferência, o que permite aproveitar os resultados obtidos na primeira etapa para variar apenas os valores numéricos. Aplicamos técnicas de paralelização para melhorar o desempenho computacional, adicionamos inferência para Redes Credais e novos algoritmos para inferência em Redes Bayesianas para melhor eciência dependendo da estrutura do grafo relacionado à rede e buscamos tornar ainda mais independentes as etapas simbólica e numérica.
id USP_a14ba57f2408ee50a7c6df2ab1d9562c
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-27082013-111753
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Estudo de técnicas de paralelização de métodos computacionais de fatoração de matrizes esparsas aplicados à redes bayesianas e redes credaisStudy of parallelization techniques of computational methods for sparse matrix factorization applied to Bayesian and credal networksBayesian NetworksComputação ParalelaCredal NetworksMatrizes EsparsasParallel ComputingRedes BayesianasRedes CredaisSparse MatrixesNeste trabalho demos continuidade ao estudo desenvolvido por Colla (2007) que utilizou-se do arcabouço de álgebra linear com técnicas de fatoração de matrizes esparsas aplicadas à inferência em redes Bayesianas. Com isso, a biblioteca computacional resultante possui uma separação clara entre a fase simbólica e numérica da inferência, o que permite aproveitar os resultados obtidos na primeira etapa para variar apenas os valores numéricos. Aplicamos técnicas de paralelização para melhorar o desempenho computacional, adicionamos inferência para Redes Credais e novos algoritmos para inferência em Redes Bayesianas para melhor eciência dependendo da estrutura do grafo relacionado à rede e buscamos tornar ainda mais independentes as etapas simbólica e numérica.In this work we continued the study by Colla (2007), who used the framework of linear algebra techniques with sparse matrix factorization applied to inference in Bayesian networks. Thus, the resulting computational library has a clear separation between the symbolic and numerical phase of inference, which allows you to use the results obtained in the rst step to vary only numeric values. We applied parallelization techniques to improve computational performance, we add inference to Credal Networks and new algorithms for inference in Bayesian networks for better eciency depending on the structure of the graph related to network and seek to become more independent symbolic and numerical steps.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPStern, Julio MichaelMaranhão, Viviane Teles de Lucca2013-08-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-27082013-111753/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:10:36Zoai:teses.usp.br:tde-27082013-111753Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:10:36Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Estudo de técnicas de paralelização de métodos computacionais de fatoração de matrizes esparsas aplicados à redes bayesianas e redes credais
Study of parallelization techniques of computational methods for sparse matrix factorization applied to Bayesian and credal networks
title Estudo de técnicas de paralelização de métodos computacionais de fatoração de matrizes esparsas aplicados à redes bayesianas e redes credais
spellingShingle Estudo de técnicas de paralelização de métodos computacionais de fatoração de matrizes esparsas aplicados à redes bayesianas e redes credais
Maranhão, Viviane Teles de Lucca
Bayesian Networks
Computação Paralela
Credal Networks
Matrizes Esparsas
Parallel Computing
Redes Bayesianas
Redes Credais
Sparse Matrixes
title_short Estudo de técnicas de paralelização de métodos computacionais de fatoração de matrizes esparsas aplicados à redes bayesianas e redes credais
title_full Estudo de técnicas de paralelização de métodos computacionais de fatoração de matrizes esparsas aplicados à redes bayesianas e redes credais
title_fullStr Estudo de técnicas de paralelização de métodos computacionais de fatoração de matrizes esparsas aplicados à redes bayesianas e redes credais
title_full_unstemmed Estudo de técnicas de paralelização de métodos computacionais de fatoração de matrizes esparsas aplicados à redes bayesianas e redes credais
title_sort Estudo de técnicas de paralelização de métodos computacionais de fatoração de matrizes esparsas aplicados à redes bayesianas e redes credais
author Maranhão, Viviane Teles de Lucca
author_facet Maranhão, Viviane Teles de Lucca
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Stern, Julio Michael
dc.contributor.author.fl_str_mv Maranhão, Viviane Teles de Lucca
dc.subject.por.fl_str_mv Bayesian Networks
Computação Paralela
Credal Networks
Matrizes Esparsas
Parallel Computing
Redes Bayesianas
Redes Credais
Sparse Matrixes
topic Bayesian Networks
Computação Paralela
Credal Networks
Matrizes Esparsas
Parallel Computing
Redes Bayesianas
Redes Credais
Sparse Matrixes
description Neste trabalho demos continuidade ao estudo desenvolvido por Colla (2007) que utilizou-se do arcabouço de álgebra linear com técnicas de fatoração de matrizes esparsas aplicadas à inferência em redes Bayesianas. Com isso, a biblioteca computacional resultante possui uma separação clara entre a fase simbólica e numérica da inferência, o que permite aproveitar os resultados obtidos na primeira etapa para variar apenas os valores numéricos. Aplicamos técnicas de paralelização para melhorar o desempenho computacional, adicionamos inferência para Redes Credais e novos algoritmos para inferência em Redes Bayesianas para melhor eciência dependendo da estrutura do grafo relacionado à rede e buscamos tornar ainda mais independentes as etapas simbólica e numérica.
publishDate 2013
dc.date.none.fl_str_mv 2013-08-19
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-27082013-111753/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-27082013-111753/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809091128439341056

Registros relacionados