188]将参数共享归为量化操作中的一小步. 不同的研究采用的共享规则也是存在差异的. 文献[189]使用了一个低成本的哈希函数将连接权重随机地分配到哈希桶中,然后所有在同一个哈希桶中的连接共享一个参数值;而文献[190]是对所有权重使用k-means 聚类操作,聚类完成之后属于同一类的权重...
本发明公开了一种基于SoC-FPGA的自重构K-means聚类技术实现方法,它包括以下步骤:S1:构建ARM主机端和FPGA设备端协作的SoC-FPGA异构平台模型;S2:ARM主机端构建OpenCL主机程序,创建内核,完成内存分配与映射;S3:主机程序调用FPGA设备端的内核程序,将数据传输至FPGA设备端;S4:第一OpenCL内核程序并行流水地计算欧式距离,...
IND = randperm(length(POS_train)); POS_train2 = POS_train(IND(1:K),:); NEG_train2 = NEG_train(IND(1:K),:); %Kmeans opts = statset('Display','final'); X = [POS_train2;NEG_train2]; [idx,ctrs] = kmeans(X,KK,'Distance','city','Replicates',10,'Options',opts); %准备...
1.首先,我们用sift算法生成图像库中每幅图的特征点及描述符。 2.再用k-means算法对图像库中的特征点进行训练,生成类心。 3.生成每幅图像的BOF,具体方法为:判断图像的每个特征点与哪个类心最近,最近则放入该类心,最后将生成一列频数表,即初步的无权BOF。 4.通过tf-idf对频数表加上权重,生成最终的bof。(因...
针对这些问题,基于Hadoop2.0,采用CPU和FPGA的集群架构,提出了一种大数据量下基于MapReduce的K-means聚类算法的FPGA加速系统,利用并行处理技术以提高大数据量下K-means聚类算法的处理速度.首先,分析K-means聚类算法,找出该算法中最耗时的计算过程.利用MapReduce并行编程模型的优点,对K-means算法进行并行化设计,确定map过程...
机器学习是使计算系统无需明确编程即可采取行动的科学,传统机器学习包括各种聚类和分类技术,包括K-means聚类、线性和逻辑回归、随机梯度下降、关联规则学习等。而深度学习则是机器学习中较为前沿的内容,通常依赖于人工神经网络来实现。人工神经网络(CNN)非常适合处理图像或视频数据,其衍生以及变体网络,例如DNN、RNN等,也...
本发明提出了一种基于MapReduce的Kmeans聚类算法FPGA加速系统,该加速系统主要包括Map任务数据收发子系统,Map任务加速子系统,Reduce任务数据收发子系统和Reduce任务加速子系统,Map任务数据收发子系统传送来自PCIe端的相应数据给Map任务加速子系统,并将Map任务加速子系统的最终计算结果回传给PCIe端;Reduce任务数据收发子系统...
These existing example apps are currently available (documentation can be found in the respective ./examples_sw/<example> directories): kmeans, multithreading, perf_fpga, perf_local, rdma_service, reconfigure_shell, streaming_service, tcp_iperf. There is always a pair of directories in ./...
设计了一种基于脉动阵列结构的主从多PE并行计算阵列,并在单片FPGA(XC5VLX330)上成功集成了4个PE.实验结果表明,我们提出的K-means算法加速器结构具备良好的可扩展... 倪时策,窦勇,雷元武,... - 《计算机工程与科学》 被引量: 0发表: 2009年 基于FPGA实现DFT的DA算法研究与改进 随着FPGA 技术的发展,在数字...
【4 】 Jang J W ,Choi s ,Prasanna V K.Area and Time Effi cient Implementation of Matrix Multi phcati on On FPGAs 【C】 ( 下转第 19 页 ) ●; ; ● J 第1期 汪波:基于 k- Means 构造最小张树的 Linkl6 数据链飞行 目标节点数 目测算方法 ...