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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2007.tde-20220712-122220
Documento
Autor
Nombre completo
Ernesto Coutinho Colla
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2007
Director
Título en portugués
Aplicação de técnicas de fatoração de matrizes esparsas para inferência em redes bayesianas.
Palabras clave en portugués
Inteligência Artificial
Reconhecimento De Padrões
Resumen en portugués
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.
Título en inglés
not available
Resumen en inglés
not available
 
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Fecha de Publicación
2022-07-13
 
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