Análisis del proceso de aceleración vía hardware en LIBSVM : Máquinas de soporte vectorial optimizadas

Autores
Leiva, Lucas; Torrents-Barrena, Jordina; Vázquez, Martín; Puig, Domènec; Todorovich, Elías
Año de publicación
2016
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión enviada
Descripción
Las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) son una herramienta de aprendizaje común utilizada ampliamente gracias a su alta precisión en tareas de clasificación. El uso de las SVM en tiempo real a través de sistemas embebidos resulta desafiante debido a la complejidad de los cálculos que se requieren. Por tanto, se hace presente la necesidad de migrar las SVM a plataformas hardware con el fin de alcanzar un alto rendimiento con costes y consumos de energía bajos. El presente artículo proporciona un estudio exhaustivo del proceso de aceleración de la librería LIBSVM mediante hardware. Dicha librería será utilizada durante la clasificación binaria de características, tomando como caso de estudio la identificación de masas mamarias. Se presenta además una optimización que ofrece una aceleración del 57% respecto de algoritmo original. Por último, se sugieren algunas direcciones claves que optimizarán el proceso de aceleración en futuras investigaciones.
Fil: Todorovich, Elías. Universidad FASTA; Argentina.
Fil: Puig, Domènec. Universitat Rovira i Virgili; España.
Fil: Vázquez, Martín. Universidad FASTA; Argentina.
Fil: Torrents-Barrena, Jordina. Universitat Rovira i Virgili; España.
Fil: Leiva, Lucas. Universidad FASTA; Argentina.
Materia
Informática
Ordenador
Sistema informático
Optimización
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
Repositorio Institucional (UCaSal)
Institución
Universidad Católica de Salta
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description Las Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) son una herramienta de aprendizaje común utilizada ampliamente gracias a su alta precisión en tareas de clasificación. El uso de las SVM en tiempo real a través de sistemas embebidos resulta desafiante debido a la complejidad de los cálculos que se requieren. Por tanto, se hace presente la necesidad de migrar las SVM a plataformas hardware con el fin de alcanzar un alto rendimiento con costes y consumos de energía bajos. El presente artículo proporciona un estudio exhaustivo del proceso de aceleración de la librería LIBSVM mediante hardware. Dicha librería será utilizada durante la clasificación binaria de características, tomando como caso de estudio la identificación de masas mamarias. Se presenta además una optimización que ofrece una aceleración del 57% respecto de algoritmo original. Por último, se sugieren algunas direcciones claves que optimizarán el proceso de aceleración en futuras investigaciones.
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