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〖CD2〗CrammerSinger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.
中图分类号:
顾德闯, 杨永健. 基于GPU的多类支持向量机改进算法[J]. 吉林大学学报(理学版), 2015, 53(01): 107-111.
GU Dechuang, YANG Yongjian. Improvement of Multiclass Support Vector MachinesBased on Graphic Processor[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2015, 53(01): 107-111.