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dc.creatorLemes Júnior, José Reinaldo-
dc.date.accessioned2015-04-10T21:10:12Z-
dc.date.available2015-04-10T21:10:12Z-
dc.date.issued2015-04-10-
dc.identifier.citationLEMES JUNIOR, J. R. Um sistema distribuído para treinamento de redes neurais. 2008. 73 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2008.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5300-
dc.description.abstractThe aim of this work was a development of a distributed system for training a multilayer perceptron following the strategy of training set parallelism. The implementation was done in Java using Java RMI as the architecture of distributed objects. The application has shown good results in an attempt to reduce the duration of training. However, the system can still be improved with the use of a better architecture suited to parallel computing for high-performance.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectComputação paralelapt_BR
dc.subjectJava rmipt_BR
dc.subjectArtificial neural networkspt_BR
dc.subjectParallel computingpt_BR
dc.titleUm sistema distribuído para treinamento de redes neuraispt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.concentrationRedes neuraispt_BR
dc.contributor.advisor1Lacerda, Wilian Soares-
dc.contributor.referee1Pereira, Marluce Rodrigues-
dc.contributor.referee1Mello, Bráulio Adriano de-
dc.description.resumoO objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema distribuído para realizar o treinamento de uma rede neural multilayer perceptron seguindo a estratégia do paralelismo do conjunto de exemplos. A implementação foi feita na linguagem Java usando Java RMI como arquitetura de objetos distribuídos. A aplicação mostrou bons resultados na tentativa de reduzir o tempo de treinamento. No entanto, o sistema ainda pode ser melhorado com a utilização de uma arquitetura melhor adaptada a computação paralela de alto desempenho.pt_BR
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