李松泽

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供职机构：哈尔滨工业大学软件学院更多>>
发文主题：学习矢量量化面向异构手写汉字识别更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《哈尔滨工业大学学报》更多>>
所获基金：哈尔滨工业大学科研创新基金国家自然科学基金黑龙江省自然科学基金更多>>
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面向异构并行架构的大规模原型学习算法
《哈尔滨工业大学学报》2016年第11期53-60,共8页苏统华 李松泽 邓胜春 于洋 白薇 
国家自然科学基金(61203260);黑龙江省自然科学基金重点项目(ZD2015017);哈尔滨工业大学科研创新基金(HIT.NSRIF.2015083)
为解决当前原型学习算法在大规模、大类别机器学习和模式识别领域的计算密集瓶颈问题,提出一种采用GPU和CPU异构并行计算架构的可扩展原型学习算法框架.一是通过分解和重组算法的计算任务,将密集的计算负载转移到GPU上,而CPU只需进行少...
关键词：原型学习 学习矢量量化 手写汉字识别 并行归约 异构并行计算 
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