【摘 要】
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提出了一种新的并行增量式支持向量机算法来解决图形处理单元(GPU)中大规模数据集的分类问题.SVM以及核相关方法可以用来创建精确分类模型,但学习过程需要大量内存和很长时间
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提出了一种新的并行增量式支持向量机算法来解决图形处理单元(GPU)中大规模数据集的分类问题.SVM以及核相关方法可以用来创建精确分类模型,但学习过程需要大量内存和很长时间.扩展了Suykens和Vandewalle提出的最少次方SVM(LS-SVM)方法来建立增量和并行算法.新算法使用图形处理器以低代价获得高系统性能.实现表明,在UCI和Delve数据集上,基于GPU并行增量算法较CPU实现方法快130倍.而且比现行算法,如LibSVM、SVM-perf和CB-SVM等快的多(超过2500倍).
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