一种基于并行架构的迭代分割核学习方法

摘要

本发明提供了一种基于并行架构的迭代分割核学习方法，其方法包括：首先将核学习算法中的大规模核矩阵求逆进行了分割，并采用了一种迭代分割的算法进行分解。然后在迭代分割算法的基础上，将其中的矩阵和向量相乘以及向量和向量相乘部分在GPU中进行并行计算，从而更好的提升算法的运行效率。本发明的有益效果是：本发明针对由核学习构造的评价网络中在学习的过程中存在大规模核矩阵求逆的耗时运算，提出了一种迭代分割的算法；在基于迭代分割算法的基础上，该算法中矩阵和向量相乘以及向量和向量相乘部分放入GPU中进行并行处理，提升了算法的运行速度，并且保证了系统的实时性。