Stödvektormaskiner (SVM) är en mycket framgångsrik typ av klassificerings- och regressionsalgoritmer. Att bygga en SVM innebär att lösa ett begränsat konvext kvadratiskt programmeringsproblem, vilket är kvadratiskt i antalet träningsprover. Vi introducerar en effektiv parallell implementation av en stödvektor regressionslösare, baserad på Gaussian Belief Propagation algoritm (GaBP). I detta dokument visar vi att metoder från den komplexa systemdomänen kan användas för att utföra effektiv distribuerad beräkning. Vi jämför den föreslagna algoritmen med tidigare föreslagna distribuerade och single-node SVM-lösare. Vår jämförelse visar att den föreslagna algoritmen är lika exakt som dessa lösare, samtidigt som den är betydligt snabbare, särskilt för stora datauppsättningar. Vi visar skalbarhet av den föreslagna algoritmen till upp till 1 024 datornoder och hundratusentals datapunkter med hjälp av en IBM Blue Gene superdator. Så vitt vi vet är vårt arbete det största parallella genomförandet av trosutbredning någonsin gjort, vilket visar tillämpligheten av denna algoritm för storskaliga distribuerade datorsystem.
Bickson et al Ref föreslog ett parallellt genomförande av en SVM-lösare med hjälp av MPI.
A Gaussian Belief Propagation Solver for Large Scale Support Vector Machines
{'venue': 'The 5th European Complex Systems Conference (ECCS 2008), Jerusalem, Sept. 2008', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}