Метод створення SVM-класифікатора для аналізу даних на базі FPGA
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Хмельницький національний університет
Анотація
Досліджено можливості використання FPGA для аналізу даних. Проаналізовано різні класифікатори машинного навчання, їх переваги та недоліки. Досліджено та проаналізовано важливі аспекти оптимальної гіперплощини, досліджено методи нелінійної оптимізації, досліджено опуклу оптимізацію як ключовий компонент методу опорних векторів. Досліджено та проаналізовано основи створення SVM-класифікатора для аналізу даних на базі FPGA. Створено вбудований апаратний дизайн з урахуванням специфіки завдань аналізу даних, що дозволило створити ефективний інструмент для реалізації SVM-класифікатора на основі опуклої оптимізації на FPGA. В результаті проведеного експериментального дослідження було виявлено, що запропонований вбудований апаратний прискорювач для SVM методу на основі опуклої оптимізації.
Опис
Ключові слова
123 Комп’ютерна інженерія, fpga, опукла оптимізація, svm-класифікатор, методи аналізу даних
Бібліографічний опис
Шпуляр Є. М. Метод створення SVM-класифікатора для аналізу даних на базі FPGA : кваліфікаційна робота магістра : 123 Комп’ютерна інженерія / Є. М. Шпуляр ; Хмельниц. нац. ун-т. – Хмельницький, 2024. – 125 с.