Alcolea Moreno, Adrián
Resano Ezcaray, Jesús Javier (dir.)
Universidad de Zaragoza,
2022
Abstract: Esta tesis recoge el trabajo realizado durante cuatro anos de investigación en algoritmos y técnicas de aprendizaje automático. El objetivo de este estudio radica en como ejecutar el proceso de inferencia de los algoritmos de aprendizaje automático de una manera mas eficiente y como conseguir técnicas mas fiables. Para ello, esta tesis consta de tres pasos principales: en primer lugar, el diseño e implementación en una FPGA de un acelerador que aprovecha las oportunidades de optimización que ofrece la dispersión de datos en las DNNs, en segundo lugar, el diseño e implementación en una FPGA de un acelerador para arboles de decisión basados en la potenciación del gradiente en el contexto de la clasificación de imágenes hiperespectrales, y en tercer lugar, un análisis de redes bayesianas para la clasificación de imágenes hiperespectrales
para demostrar como las métricas de incertidumbre pueden ayudarnos en muchas tareas para conseguir redes mas fiables.
Abstract (other lang.): This thesis compiles the work realised during four years of research in machine learning algorithms and techniques. The aim of this study lays in how to execute the inference process of machine learning algorithms in a more efficient way and how to achieve more reliable techniques. For that, this thesis consist in three main steps: first, the design and implementation on an FPGA of an accelerator that takes advantage of the optimisation opportunities offered by sparsity in DNNs, second, the design and implementation on an FPGA of an accelerator for gradient boosting decision trees in the context of hyperspectral images classification, and third, an analysis of bayesian networks for hyperspectral images classification to demonstrate how the uncertainty metrics can help us in many tasks to achieve more reliable networks.
para demostrar como las métricas de incertidumbre pueden ayudarnos en muchas tareas para conseguir redes mas fiables.
Abstract (other lang.): This thesis compiles the work realised during four years of research in machine learning algorithms and techniques. The aim of this study lays in how to execute the inference process of machine learning algorithms in a more efficient way and how to achieve more reliable techniques. For that, this thesis consist in three main steps: first, the design and implementation on an FPGA of an accelerator that takes advantage of the optimisation opportunities offered by sparsity in DNNs, second, the design and implementation on an FPGA of an accelerator for gradient boosting decision trees in the context of hyperspectral images classification, and third, an analysis of bayesian networks for hyperspectral images classification to demonstrate how the uncertainty metrics can help us in many tasks to achieve more reliable networks.
Pal. clave: informatica ; inteligencia artificial
Titulación: Programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas e Informática
Plan(es): Plan 512
Nota: Presentado: 29 11 2022
Nota: Tesis-Univ. Zaragoza, , 2022
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