A distributed neural network simulator

Este trabalho analisa o uso de redes de estações de trabalho como uma única máquina a ser utilizada para permitir o processamento de problemas que não poderiam ser computados, aceitavelmente, em apenas um de seus nodos, seja por causa do tempo dispendido ou de recursos físicos necessários, como memória principal. São enfocados dois algoritmos de redes neurais artificiais - Combinatorial Neural Model e Back Propagation - que apresentam os problemas enunciados acima, e uma proposta de um esquema para distribuição dessa classe de algoritmos, levando em consideração as vantagens disponíveis no ambiente em questão, a apresentada. A implementação do modelo proposto, sob a forma de um simulador distribuído baseado no conceito de servidor está descrita no trabalho, assim como as estratégias de paralelização dos algoritmos. Ao final, são apresentados os resultados obtidos, quantitativa e qualitativamente, e uma avaliação mais detalhada da paralelização do algoritmo Back Propagation a exposta.The use of workstation networks as distributed multicomputers to solve resource demanding problems that cannot be feasibly solved in one node is the main concern of this work. Two different artificial neural network algorithms, Combinatorial Neural Model and Back Propagation, are faced and a scheme for distributing this class of algorithms is presented. The several advantages of the environment are focused in the proposal along with its disadvantages. This work also presents the implementation of the proposed scheme allowing an in loco performance evaluation. At the end results are shown and a more in depth evaluation of the Back Propagation parallelization is presented