<b>Simulando uma rede neural simples na previsão de desvios</b> - DOI: 10.4025/actascitechnol.v25i2.2184
DOI:
https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v25i2.2184Palavras-chave:
processadores superescalares, previsão de desvios, perceptronResumo
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.Downloads
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
DECLARAÇíO DE ORIGINALIDADE E DIREITOS AUTORAIS
Declaro que o presente artigo é original, não tendo sido submetido í publicação em qualquer outro periódico nacional ou internacional, quer seja em parte ou em sua totalidade.
Os direitos autorais pertencem exclusivamente aos autores. Os direitos de licenciamento utilizados pelo periódico é a licença Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0): são permitidos o compartilhamento (cópia e distribuição do material em qualqer meio ou formato) e adaptação (remix, transformação e criação de material a partir do conteúdo assim licenciado para quaisquer fins, inclusive comerciais.
Recomenda-se a leitura desse link para maiores informações sobre o tema: fornecimento de créditos e referências de forma correta, entre outros detalhes cruciais para uso adequado do material licenciado.
