通过 CUDA 实现高斯混合模型的期望最大化：CUDA 为高斯混合模型启用了并行 EM，提供超过 100 倍的性能提升。-matlab开发
这是多维高斯混合模型的期望最大化算法的并行实现，旨在在 NVidia 显卡上运行，支持CUDA。 在我的机器上，它提供高达 170 倍的性能提升（16 个暗淡、16 个集群、1000000 个数据点）。
有关更多信息，请参阅http://andrewharp.com/gmmcuda 上提供的报告。
有趣的代码都在 gpugaumixmod.h 和 gpugaumixmod_kernel.h 中。 参考 CPU 实现位于 cpuaumixmod.h 中。
它可以集成到支持 CUDA 的系统上的任何 C 程序中。 此外，在 gmm.cu 中提供了 Matlab 集成。
自最初发布以来，我添加了同步随机重启。 实验 1 现在利用了这一点。
编译================================================== ====================
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 1 个子文件 127KB ） 通过 CUDA 实现高斯混合模型的期望最大化：CUDA 为高斯混合模型启用了并行 EM，提供超过 100 倍的性能提升。-matlab开发","children":[{"title":"gmmcuda.zip <span style='color:#111;'> 127.41KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
评论信息
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明