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Aceleración mediante OpenCL del algoritmo “differential evolution” para optimización de redes neuronales

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Aceleración mediante OpenCL del algoritmo “differential evolution” para optimización de redes neuronales

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Nombre: RosaSeivane_Manue ...
Tamaño: 1.198Mb
Formato: PDF
Descripción: PROYECTO FINAL DE ...
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dc.contributor.advisor Gadea Gironés, Rafael es_ES
dc.contributor.author Rosa Seivane, Manuel Antonio es_ES
dc.date.accessioned 2017-03-01T11:40:11Z
dc.date.available 2017-03-01T11:40:11Z
dc.date.created 2016-07-22
dc.date.issued 2017-03-01
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/78413
dc.description.abstract Se enseña la programación en OpenCL, comenzando por la instalación de un SDK y un ejemplo sencillo para posteriormente mejorar la eficiencia del algoritmo de redes neuronales “differential evolution”. Para esto se programa en OpenCL un algoritmo de multiplicación de matrices. Posteriormente se comparan los resultados del algoritmo en c++ cargado en la CPU con el mismo usando OpenCL y cargado tanto en CPUs como Gpus. es_ES
dc.format.extent 58 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Aceleración mediante OpenCL del algoritmo “differential evolution” para optimización de redes neuronales es_ES
dc.subject.classification TECNOLOGIA ELECTRONICA es_ES
dc.subject.other Ingeniería en Telecomunicación-Enginyeria en Telecomunicació es_ES
dc.title Aceleración mediante OpenCL del algoritmo “differential evolution” para optimización de redes neuronales es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Rosa Seivane, MA. (2016). Aceleración mediante OpenCL del algoritmo “differential evolution” para optimización de redes neuronales. http://hdl.handle.net/10251/78413. es_ES
dc.description.accrualMethod Archivo delegado es_ES


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