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Aplicação de técnicas de fatoração de matrizes esparsas para inferência em redes bayesianas. (2007)

  • Autores:
  • Autor USP: COLLA, ERNESTO COUTINHO - IME
  • Unidade: IME
  • Sigla do Departamento: MAC
  • Assuntos: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; RECONHECIMENTO DE PADRÕES
  • Idioma: Português
  • Resumo: O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma aplicação computacional que demonstre como técnicas de álgebra linear computacional aplicadas a fatoração de matrizes esparsas podem ser utilizadas para construir um algoritmo eficiente e paralelizável para inferência em redes bayesianas. Para atingir este objetivo o algoritmo implementado separa o processo de inferência em duas fases, a primeira fase simbólica e uma segunda fase numérica. Como será demonstrado, o processamento numérico da segunda fase pode ser otimizado e paralelizado utilizando estruturas de dados estáticas previamente alocadas e definidas na primeira fase. Esta separação viabilizou-se pela análise de algoritmos de fatoração de matrizes esparsas e algoritmos para inferência em redes bayesianas a partir de um arcabouço combinatório unificado. as estruturas combinatórias geradas na fase simbólica e comum aos dois processos são a chave para a implementação computacionalmente eficiente de um algoritmo capaz de lidar com grandes modelos.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 14.12.2007

  • Como citar
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    • ABNT

      COLLA, Ernesto Coutinho; STERN, Julio Michael. Aplicação de técnicas de fatoração de matrizes esparsas para inferência em redes bayesianas.. 2007.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2007.
    • APA

      Colla, E. C., & Stern, J. M. (2007). Aplicação de técnicas de fatoração de matrizes esparsas para inferência em redes bayesianas. Universidade de São Paulo, São Paulo.
    • NLM

      Colla EC, Stern JM. Aplicação de técnicas de fatoração de matrizes esparsas para inferência em redes bayesianas. 2007 ;
    • Vancouver

      Colla EC, Stern JM. Aplicação de técnicas de fatoração de matrizes esparsas para inferência em redes bayesianas. 2007 ;

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