基于 GPU 的多类支持向量机改进算法

• 作者: 杨永健 顾德闯
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 107-111
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3105字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2015.01.23

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨永健	吉林大学计算机科学与技术学院	43	339	11.0	16.0
2	顾德闯	吉林大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0