Implementação em FPGA de Máquina de Vetores de Suporte (SVM) para Classificação e Regressão

Daniel H. NoronhaMarcelo A. C. Fernandes

O projeto possui como objetivo a implementação paralela da fasefeed-forward de uma Máquina de Vetores de Suporte (SVM) para classificaçãoe regressão em hardware reconfigurável do tipo FPGA. Após a implementaçãoparalela em hardware, a SVM será validada por simulação e serão feitasanálises associadas ao desempenho temporal da estrutura proposta, assimcomo análises associadas ao uso de área da FPGA.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/eniac/2016/004.pdf

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SBC
Implementação em FPGA de Máquina de Vetores de Suporte (SVM) para Classificação e Regressão

Daniel H. NoronhaMarcelo A. C. Fernandes

O projeto possui como objetivo a implementação paralela da fasefeed-forward de uma Máquina de Vetores de Suporte (SVM) para classificaçãoe regressão em hardware reconfigurável do tipo FPGA. Após a implementaçãoparalela em hardware, a SVM será validada por simulação e serão feitasanálises associadas ao desempenho temporal da estrutura proposta, assimcomo análises associadas ao uso de área da FPGA.

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