Modelado y simulación de grandes redes neuronales

  1. García Orellana, Carlos Javier
Dirigida per:
  1. Francisco Javier López Aligué Director/a

Universitat de defensa: Universidad de Extremadura

Any de defensa: 1999

Tribunal:
  1. Eladio Sanz García President
  2. Miguel Ángel Jaramillo Morán Secretari/ària
  3. María Isabel Acevedo Sotoca Vocal
  4. José María Drake Moyano Vocal
  5. Domingo Guinea Díaz Vocal

Tipus: Tesi

Teseo: 69335 DIALNET

Resum

En la presente Tesis Doctoral abordamos el problema de la simulación de Grandes Redes Neuronales en arquitecturas multiprocesador, Para ello, en prime lugar, realizamos un modelado orientado a objetos (utilizando la metodología OMT) de las redes neuronales formadas por capas. Posteriormente, se realiza la implementación de un simulador, basado en estructura cliente-servidor, sobre dos arquitecturas multiprocesador diferentes: sistema de memoria compartida VME y sistema distribuido formado por ordenadores personales conectados por fast ethernet (Sistema Beowulf). En ambos casos, se estudia el rendimiento de los mismos estimando el tiempo de simulación. Por último, se utiliza dicho sistema de simulación para realización de un clasificador neuronal, el cual, es utilizado en una aplicación de Identificación y Clasificación de ganado bovino, todo ello a partir de fotografías lateral reales.