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| 基于GPU的多类支持向量机改进算法 | |
| 作者姓名： | 顾德闯 杨永健 |
| 作者单位： | 吉林大学 计算机科学与技术学院, 长春 130012 |
| 基金项目： | 教育部博士学科点专项基金 |
| 摘 要： | 针对支持向量机算法耗时较长的问题,利用并行计算思想,基于图形处理器对多类支持向量机算法——Crammer-Singer算法进行改进,并利用循环展开、数据暂留、缓存和开放运算语言等技术对算法加以实现.分别在4个数据集上对原算法和改进算法进行对比实验,结果表明,改进算法在性能上获得了较大提升. |
| 关 键 词： | 支持向量机 多分类 图形处理器 并行计算 开放运算语言 |
| 收稿时间： | 2014-03-13 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
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