Tăng tốc dựa vào GPU giải thuật phân lớp chuỗi thời gian gồm tổ hợp bộ phân lớp 1-NN kết hợp với những đô đo khoảng cách không đàn hồi và đàn hồi
Tác giả: Dương Tuấn Anh
Số trang:
Tr. 61-68
Số phát hành:
Volume 8 (N2) - Tháng 12
Kiểu tài liệu:
Tạp chí trong nước
Nơi lưu trữ:
03 Quang Trung
Mã phân loại:
005
Ngôn ngữ:
Tiếng Việt
Từ khóa:
Phân lớp, chuỗi thời gian, tổ hợp, khoảng cách đàn hồi, độ đo khoảng cách, GPU, công nghệ thông tin
Chủ đề:
Công nghệ thông tin
Tóm tắt:
Cải thiện độ hiệu quả và tính hữu hiệu của một phương pháp phân lớp chuỗi thời gian là một vấn đề rất quan trọng. Bài báo này trình bày một cách tiếp cận tổ hợp (ensemble) để phân lớp chuỗi thời gian sử dụng các bộ phân lớp 1-NN (one-nearest neighbor) kết hợp với những độ đo khoảng cách không đàn hồi (non-elastic) và đàn hồi (elastic). Ngoài ra, chúng tôi thiết kế một cách hiện thực song song hóa dựa vào GPU cho giải pháp đề xuất nhằm cải tiến tính hữu hiệu về thời gian của giải pháp này.
Tạp chí liên quan
- Constrained optimization using swarm intelligence integrated with Deb’s feasibility rules developed in Python = Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python
- Particle Swarm Optimization using ε constraint-handling method developed in Python = Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn sử dụng phương pháp xử lý ràng buộc ε được phát triển với Python
- Solving constrained optimization tasks in civil engineering using ε- Differential Evolution developed with Visual C#. NET = Giải các bài toán tối ưu hóa có ràng buộc trong ngành xây dựng sử dụng thuật toán ε - tiến hóa vi phân được phát triển với ngôn ngữ
- Optimizing cantilever retaining wall design using feasibility rule-based evolutionary algorithm developed with Visual C# .NET = Tối ưu hóa thiết kế tường chắn đất sử dụng thuật toán tiến hóa được kết hợp quy tắc khả thi và phát triển với ngôn ngữ C# .NET
- IFC5 : kỳ vọng về cuộc cách mạng trao đổi thông tin trong xây dựng kỹ thuật số





