Optimización de código para arquitecturas superescalares de mapas autoorganizativos de Kohonen (SOMs).
En este proyecto se estudian y aplican tecnicas de desarrollo eficiente sobre un tipo de algoritmos conocimos con el nombre de SOM (Self-organizing map) o mapas autoorganizativos de kohonen. Para ello se ha partido de una serie de herramientas realizada por la universidad de helsinki, que nos propor...
| Main Author: | |
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| Other Authors: | |
| Format: | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Language: | Spanish / Castilian |
| Published: |
2012
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10835/1188 |
| Summary: | En este proyecto se estudian y aplican tecnicas de desarrollo eficiente sobre un tipo de algoritmos conocimos con el nombre de SOM (Self-organizing map) o mapas autoorganizativos de kohonen. Para ello se ha partido de una serie de herramientas realizada por la universidad de helsinki, que nos proporcionan programas para la inicializacion, el entrenamiento y visualizacion de estos mapas. Esta implementacion nos aporta un punto de partida para aplicar tecnicas que nos permitan mejoras los tiempos de ejecucion del algoritmo. En lugar de realizar una optimizacion de cada herramienta el estudio se ha centrado en la optimizacion del programa de entrenamiento del mapa. Se han realizado una serie de mejoras centradas en aprovechar el paralelismo a nivel de instruccion en ordenadores superescalares. Apoyandose en mediciones de una serie de datos reales usados para el entrenamiento de este tipo de algoritmos se analiza el grado de optimizacion conseguido con cada una de las mejoras realizadas. |
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