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基于GPU的RBM并行加速方法

大小:0.94 MB 人氣: 2017-11-07 需要積分:0

  為針對受限玻爾茲曼機處理大數據時存在的訓練緩慢、難以得到模型最優的問題,提出了基于CJPU的RBM模型訓練并行加速方法。首先重新規劃了對比散度算法在C‘JPU的實現步驟;其次結合以往C’JPU并行方案,提出采用CUBLAS執行訓練的矩陣乘加運算,設計周期更長、代碼更為簡潔的Tausworthe113和CLCC4的組合隨機數生成器,利用CUDA拾取紋理內存的讀取模式實現了Sigmoid函數值計算;最后對訓練時間和效果進行檢驗。通過MNIST手寫數字識別集實驗證明,相較于以往RBM并行代碼,新設計的CJPU并行方案在處理大規模數據集訓練上優勢較為明顯,加速比達到25以上。

基于GPU的RBM并行加速方法

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