在多处理器系统上训练大规模支持向量机的并行软件
卢卡·赞尼、托马斯·塞拉菲尼、盖塔诺·赞吉拉特; 7(54):1467−1492, 2006.
摘要
求解训练中二次规划的并行软件支持向量机对于分类问题进行了介绍。该软件实现了迭代分解技术并利用存储和计算资源在多处理器系统上可用，通过分发每个分解迭代中最繁重的计算任务。基于广泛的最新理论进展，相关的分解问题，如二次型子问题求解、梯度更新、工作集选择、，系统地描述和他们精心组合，以获得讨论了有效的并联刀具。在基准问题上与最新软件包的比较证明了良好的准确性和显著的时间节省通过建议的软件。此外，在具有数百万训练样本的真实世界数据集突出显示软件是如何制作的大规模标准非线性支持向量机在常见的多处理器系统上有效处理。任何可用代码均未显示此功能。
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