Simulando uma rede neural simples na previsão de desvios - DOI: 10.4025/actascitechnol.v25i2.2184

Vinícius Marra Ribas, Maurício Fernandes Figueiredo, Ronaldo Augusto de Lara Gonçalves

Resumo


Este trabalho avalia a usabilidade do perceptron e sua eficiência na previsão de desvios em arquiteturas superescalares, usando dois simuladores. Primeiro, nós simulamos o uso do perceptron na classificação de pontos coloridos sobre o plano Cartesiano. O classificador mostrou que o perceptron poderia ser usado na previsão de desvios pois a ação de classificar é similar a ação de prever. Com base nesta análise prévia, nós também simulamos o uso do perceptron na previsão de desvios usando traços de desvios gerados automaticamente. O previsor apresentou resultados satisfatórios. Em todos os casos, nós concluímos que a simulação é uma boa estratégia para medir o desempenho de previsores de desvios baseados no perceptron, antes de sua implementação em hardware.

Palavras-chave


processadores superescalares; previsão de desvios; perceptron

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DOI: http://dx.doi.org/10.4025/actascitechnol.v25i2.2184





ISSN 1806-2563 (impresso) e ISSN 1807-8664 (on-line) e-mail: actatech@uem.br

  

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