Abstract  till Sekventiell minimal optimering (SMO) är en populär algoritm för utbildning stöd vektor maskin (SVM), men det kräver fortfarande en stor mängd beräkningstid för att lösa stora storleksproblem. I detta dokument föreslås ett parallellt genomförande av OIM för utbildning SVM. Den parallella OMO utvecklas med hjälp av message passing interface (MPI). Specifikt, den parallella SMO först partitioner hela träningsdata som i mindre undergrupper och sedan samtidigt kör flera CPU-processorer för att hantera var och en av de partitionerade datamängderna. Experiment visar att det finns stora hastigheter på datauppsättningen för vuxna och datauppsättningen för MNIST när många processorer används. Det finns också tillfredsställande resultat på webbdatauppsättningen. Index Termer Stöd vektor maskin (SVM), sekventiell minimal optimering (SMO), meddelande passerar gränssnitt (MPI), parallell algoritm 1 Korresponderande författare.
En version av OMO för parallella maskiner som använder biblioteket Message Passing Interface (MPI) beskrivs i REF.
Parallel Sequential Minimal Optimization for the Training of Support Vector Machines
{'venue': 'IEEE transactions on neural networks', 'journal': 'IEEE transactions on neural networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}