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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/tede/6117
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorGurgel, Sáskya Thereza Alves-
dc.date.accessioned2015-05-14T12:36:46Z-
dc.date.accessioned2018-07-21T00:14:34Z-
dc.date.available2014-08-27-
dc.date.available2018-07-21T00:14:34Z-
dc.date.issued2014-01-31-
dc.identifier.citationGURGEL, Sáskya Thereza Alves. Análise de técnicas de implementação paralela para treinamento de redes neurais em GPU. 2014. 72 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal da Paraí­ba, João Pessoa, 2014.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/tede/6117-
dc.description.abstractWith the increase of data volume and the latent necessity of turn them into knowledge and information, arises the need to develop techniques able to perform the data analysis in a timely and efficient manner. Neural networks promotes an data analysis that is able to classify and predict information. However, the natural model of parallel computing proposed by neural networks, requires techniques of implementation with high processing power. The evolution of parallel hardware provides an environment with ever growing computational power. The GPU is a hardware that is able to process parallel implementations in a efficient way and at low cost. Therefore, this paper provides a technique of parallel implementation of neural networks with GPU processing and seeks to achieve an comparative analysis between different implementation techniques found in literature and the technique proposed in this paper.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2015-05-14T12:36:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3331001 bytes, checksum: ea8e995295d4e5afdb8c4ddea63e5358 (MD5) Previous issue date: 2014-01-31eng
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dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior-
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal da Paraí­bapor
dc.rightsAcesso abertopor
dc.subjectRedes Neuraispor
dc.subjectcomputação paralelapor
dc.subjectGPUpor
dc.subjectNeural Networkseng
dc.subjectparallel computationeng
dc.subjectGPUeng
dc.titleAnálise de técnicas de implementação paralela para treinamento de redes neurais em GPUpor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Formiga, Andrei de Araujo-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0506569373440954por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7826024905740297por
dc.description.resumoCom a crescente expansão do volume de dados disponíveis e a latente necessidade de transformá-los em conhecimento e informação, faz-se necessário o desenvolvimento de técnicas capazes de realizar a análise destes dados em tempo hábil e de uma maneira eficiente. Redes Neurais promovem uma análise de dados capaz de classificá-los, como também, predizem informações sobre estes. Entretanto, Redes Neurais propõem um modelo natural de computação paralela que requer técnicas de implementação com alto poder de processamento. A crescente evolução do hardware paralelo oferece ambientes com poder computacional cada vez mais robusto. A GPU classifica-se como hardware capaz de processar implementações paralelas de uma maneira eficiente e a um custo em constante redução. Sendo assim, é apresentada uma técnica de implementação paralela de Redes Neurais com processamento em GPU. Este realiza uma análise comparativa entre diferentes técnicas de implementação encontradas na literatura e a técnica proposta neste trabalho.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentInformáticapor
dc.publisher.programPrograma de Pós Graduação em Informáticapor
dc.publisher.initialsUFPBpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/retrieve/14826/arquivototal.pdf.jpg*
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