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【2h】

Novel GPU-Based Approach for Matrix Factorization using Stochastic Gradient Descent

机译：基于GPU的基于GPU的方法，用于使用随机梯度下降的矩阵分解方法

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Mohamed A. Nassar; Layla A. A. El-Sayed; Yousry Taha;
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年度 2017
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1. A NEW APPROACH OF GPU-ACCELERATED STOCHASTIC GRADIENT DESCENT METHOD FOR MATRIX FACTORIZATION [J] . FENG LI, YUNMING YE, XUTAO LI, International Journal of Innovative Computing Information and Control . 2019,第2期

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2. GPUSGD: A GPU-accelerated stochastic gradient descent algorithm for matrix factorization [J] . Jin Jing, Lai Siyan, Hu Su, Concurrency and computation: practice and experience . 2016,第14期

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3. A Non-Euclidean Gradient Descent Framework for Non-Convex Matrix Factorization [J] . Ya-Ping Hsieh, Yu-Chun Kao, Rabeeh Karimi Mahabadi, IEEE Transactions on Signal Processing . 2018,第22期

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5. Efficient alternating gradient-type algorithms for the approximate non-negative matrix factorization problem. [D] . Gonzalez, Edward F. 2009

机译：用于近似非负矩阵分解问题的高效交替梯度类型算法。
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机译：图正则化非负矩阵分解的有限内存快速梯度下降方法
7. Large-scale matrix factorization with distributed stochastic gradient descent [O] . Rainer Gemulla, Peter J. Haas, Erik Nijkamp, 2013

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