LP-SVM在CUDA架构上的加速实现

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：为了能在PC机上处理大规模数据集问题，提出了使用CUDA架构对LP-SVM的加速实现方法。该方法针对PC机内存小的缺点，对SVM的分解算法进行改编，得到求解LP-SVM的分解算法。LP—SVM分解算法每次只需要求解一个小规模的线性规划问题，避免一次性把所有训练数据都装进内存。同时把求解线性规划中比较耗时的矩阵运算，移植到CUDA上进行，提高了求解效率。实验结果表明：LP—SVM算法在经过CUDA加速以后，算法的执行效率提高了10—35倍。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95792B/201404/49900425.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：CUDA SVM cqvip 线性规划 大家共享 机器学习 线性规划 支持向量机 图形处理器 统一计算设备架构