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文檔簡介
1、當(dāng)今社會很多實(shí)際問題都可以歸結(jié)為大規(guī)模的模式識別問題,比如對網(wǎng)頁信息的數(shù)據(jù)挖掘、交通系統(tǒng)客流分析等等。然而對于大規(guī)模問題,即使像SVM等高效算法依然難以真正突破這個瓶頸。另一方面,現(xiàn)在計(jì)算資源越來越豐富,利用豐富的并行計(jì)算資源來解決大規(guī)模的實(shí)際問題是一個可行的方法。專利文本分類問題是一個大規(guī)模、不平衡問題,實(shí)現(xiàn)專利分類具有很高的現(xiàn)實(shí)意義,例如分析某領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展趨勢等。為了解決專利文本分類等實(shí)際問題,我們利用現(xiàn)在越來越豐富的計(jì)算資源,采用
2、基于并行的算法結(jié)構(gòu),從而實(shí)現(xiàn)對原問題有效的模式分類。呂寶糧和他的合作者提出了一種并行的支持向量機(jī),稱為最小最大模塊化網(wǎng)絡(luò)(M3),它是基“分而治之”的思想解決大規(guī)模問題的有效的學(xué)習(xí)算法。M3將大規(guī)模問題進(jìn)行分解,使其轉(zhuǎn)變?yōu)榇罅啃∫?guī)模問題,從而實(shí)現(xiàn)了并行化。被分解成的小規(guī)模問題相對簡單,容易解決,而且這些問題相互獨(dú)立,最后將子問題的解規(guī)則進(jìn)行合并,從而得到原問題的解。專利分類要求分類精度高、分類效果好,為了解決實(shí)際問題,我們在非對稱選擇算
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