Iwashita, Adriana Sayuri [UNESP]Papa, João Paulo [UNESP]2016-03-022016-03-022013Interciência & Sociedade, v. 3, n. 1, p. 36-47, 2013.2238-1295http://hdl.handle.net/11449/135127Técnicas de reconhecimento de padrões tem como principal objetivo classificar um conjunto de amostras, sendo o processo de aprendizado a fase de maior consumo de tempo. O problema pode piorar em ferramentas de classificação interativas, o que pode ser inaceitável para grandes bases de dados. Um exemplo de classificador é o baseado em Floresta de Caminhos Ótimos [8] - OPF. Dado que muitos trabalhos tem sido orientados à implementação de algoritmos de reconhecimento de padrões em ambiente General Purpose Graphics Processing Unit - GPGPU, o presente estudo objetivou a implementação da etapa de treinamento do classificador Floresta de Caminhos Ótimos em CUDA, visando aumentar a sua eficiência. A otimização do classificador em CUDA demonstrou uma fase de treinamento mais rápida que a versão original.36-47porFloresta de caminhos otimosGPGPUArtigoAcesso abertoISSN2238-1295-2013-03-01-36-47.pdf9039182932747194