Paralelización hardware-software de técnicas de clasi cación basadas en algoritmos de generación de conglomerados de datos

  1. Cano Montero, Javier
Zuzendaria:
  1. Javier Martínez Moguerza Zuzendaria
  2. Javier Castillo Villar Zuzendaria
  3. José Ignacio Martínez Torre Zuzendaria

Defentsa unibertsitatea: Universidad Rey Juan Carlos

Fecha de defensa: 2015(e)ko ekaina-(a)k 22

Epaimahaia:
  1. David Ríos Insua Presidentea
  2. Antonio Alonso Ayuso Idazkaria
  3. José Manuel Mendías Cuadros Kidea
  4. Daniel Mozos Muñoz Kidea
  5. Francisco Javier Gómez Arribas Kidea

Mota: Tesia

Teseo: 389214 DIALNET lock_openTESEO editor

Laburpena

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 implementación de sistemas embebidos. Además, se ofrece una comparativa entre SVM y el nuevo algoritmo pSVM, probando que el segundo es más rápido y ofrece resultados similares que SVM.