Paralelización hardware-software de técnicas de clasi cación basadas en algoritmos de generación de conglomerados de datos
Fecha
2015
Autores
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Editor
Universidad Rey Juan Carlos
Resumen
pSVM es un nuevo algoritmo que permite por primera vez
el entrenamiento en paralelo de una SVM. Para conseguirlo
el conjunto de entrenamiento se divide en distintas regiones
de Voronoi utilizando el algoritmo k-medias, consiguiendo así
SVMs más pequeñas y rápidas de entrenar con el objetivo de
reducir la carga computacional. permitiendo la futura implementaci
ón de sistemas embebidos. Además, se ofrece una comparativa
entre libSVM y el nuevo algoritmo pSVM, probando
que el segundo es más rápido y ofrece resultados similares que
libSVM.
Descripción
Tesis Doctoral leída en la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid en 2015. Directores de la Tesis: Javier Martínez Moguerza, Javier Castillo Villar y Jose
Ignacio Martínez Torre