Acelerador de hardware reconfigurable universal para modelos predictivos de aprendizaje automático dispersos
Autores: Vranjkovic, Vuk; Teodorovic, Predrag; Struharik, Rastislav
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Acelerador de hardware reconfigurable universal para modelos predictivos de aprendizaje automático dispersos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Acelerador de hardware
árboles de decisión dispersos
Redes neuronales artificiales
Máquinas de vectores de soporte
Modelos de aprendizaje automático
Eficiente en energía.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio presenta un acelerador de hardware reconfigurable universal para el procesamiento eficiente de árboles de decisión dispersos, redes neuronales artificiales y máquinas de vectores de soporte.
Descripción
Este estudio presenta un acelerador de hardware reconfigurable universal para el procesamiento eficiente de árboles de decisión dispersos, redes neuronales artificiales y máquinas de vectores de soporte.