克里斯蒂安·伍德森德;雅塞克·冈齐奥 混合MPI/OpenMP并行线性支持向量机训练。 （英语） 兹比尔1235.68205 J.马赫。学习。研究。 10, 1937-1953 (2009). 摘要：支持向量机是一种强大的机器学习技术，但训练过程涉及到密集的二次优化问题，并且在计算上具有挑战性。使用MPI和OpenMP的组合，开发了线性支持向量机训练的并行实现。使用内点法进行优化，并通过避免密集Hessian矩阵的重新计算，利用增广系统矩阵的结构在并行处理器之间高效地划分数据和计算。新的实施方案已被应用于解决PASCAL对大规模学习的挑战所带来的问题。我们表明，我们的方法具有竞争力，能够比其他并行方法更快地解决挑战中的问题。我们还演示了混合版本比使用纯MPI的版本执行效率更高。 引用于9文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 90摄氏51度 内部点方法 关键词：线性SVM训练;混合并行;大规模学习;内点法 软件：GEMM公司;GPDT公司;配置文件_QP;LIBLINEAR银行 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Woodsend}和\textit{J.Gondzio}，J.Mach。学习。1937年至1953年第10号决议（2009年；兹bl 1235.68205） 全文： 链接