Modelado y simulación de grandes redes neuronales

  1. García Orellana, Carlos Javier
Zuzendaria:
  1. Francisco Javier López Aligué Zuzendaria

Defentsa unibertsitatea: Universidad de Extremadura

Defentsa urtea: 1999

Epaimahaia:
  1. Eladio Sanz García Presidentea
  2. Miguel Ángel Jaramillo Morán Idazkaria
  3. María Isabel Acevedo Sotoca Kidea
  4. José María Drake Moyano Kidea
  5. Domingo Guinea Díaz Kidea

Mota: Tesia

Teseo: 69335 DIALNET

Laburpena

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.