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dc.contributor.advisorDorronsoro Díaz, Bernabé
dc.contributor.advisorTorre Macías, Juan Carlos de la
dc.contributor.authorMorales Millán, Jesús
dc.contributor.otherIngeniería Informáticaes_ES
dc.date.accessioned2021-02-09T10:35:50Z
dc.date.available2021-02-09T10:35:50Z
dc.date.issued2020-11-20
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10498/24453
dc.description.abstractEl presente trabajo modela el conocido problema de la secuencialización de optimizaciones utilizando técnicas propias de los problemas de procesado de lenguaje natural, o NLP. Para ello, se hace una analogía entre la "palabra", unidad mínima de información de un lenguaje natural, y la "optimización", la unidad mínima de las secuencializaciones. El objetivo a cumplir es el de, usando algoritmos NLP, lograr generar secuencias de optimizaciones que intenten mejorar el rendimiento de aquellas secuencias ofrecidas por Clang, frontend del compilador LLVM.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectDeep Learninges_ES
dc.subjectProcesado de Lenguaje Naturales_ES
dc.subjectNLPes_ES
dc.subjectLLVMes_ES
dc.subjectSoftware optimizationes_ES
dc.subjectOptimización softwarees_ES
dc.subjectPythones_ES
dc.titleAnálisis de la factibilidad de la aplicación de técnicas de Deep Learning para el procesamiento de lenguaje natural a la generación de secuencias de optimizaciones en la compilación de programas SWes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES


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Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
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