【摘 要】
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支持向量积(Support Vector Machines,SVM)利用最优训练参数组合(Optimal Training Parameters Combination,OTPC)搭建模型的训练过程所涉及的总计算量是相当繁重的,软件处理
【机 构】
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中国电子科技集团公司第五十四研究所,华为技术有限公司
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支持向量积(Support Vector Machines,SVM)利用最优训练参数组合(Optimal Training Parameters Combination,OTPC)搭建模型的训练过程所涉及的总计算量是相当繁重的,软件处理这些运算会使得执行时长过久,从而不能满足SVM应用实时性的需要。为提升SVM搜索OTPC的性能,从算法和实现两方面进行了探索。在算法上,论证了共享点积矩阵(Share Dot Product Matrix,SDPM)算法,有效地降低搜寻OTPC时的点积计算量。在实现上,提出
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