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题名基于SDPM算法的SVM模型的软硬件设计与实现
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作者
宋蒙
蒋生强
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机构
中国电子科技集团公司第五十四研究所
华为技术有限公司
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出处
《无线电通信技术》
2020年第4期485-490,共6页
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文摘
支持向量积(Support Vector Machines,SVM)利用最优训练参数组合(Optimal Training Parameters Combination,OTPC)搭建模型的训练过程所涉及的总计算量是相当繁重的,软件处理这些运算会使得执行时长过久,从而不能满足SVM应用实时性的需要。为提升SVM搜索OTPC的性能,从算法和实现两方面进行了探索。在算法上,论证了共享点积矩阵(Share Dot Product Matrix,SDPM)算法,有效地降低搜寻OTPC时的点积计算量。在实现上,提出了基于SDPM算法来搜寻OTPC的软硬件协同架构。
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关键词
共享点积矩阵
支持向量机
最小序列最优化
最优训练参数组合
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Keywords
share dot product matrix
support vector machine
sequential minimal optimization
optimal training parameters combination
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分类号
TN74
[电子电信—电路与系统]
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