基于并行機(jī)器學(xué)習(xí)的大規(guī)模專(zhuān)利分類(lèi).pdf

1、當(dāng)今社會(huì)很多實(shí)際問(wèn)題都可以歸結(jié)為大規(guī)模的模式識(shí)別問(wèn)題，比如對(duì)網(wǎng)頁(yè)信息的數(shù)據(jù)挖掘、交通系統(tǒng)客流分析等等。然而對(duì)于大規(guī)模問(wèn)題，即使像SVM等高效算法依然難以真正突破這個(gè)瓶頸。另一方面，現(xiàn)在計(jì)算資源越來(lái)越豐富，利用豐富的并行計(jì)算資源來(lái)解決大規(guī)模的實(shí)際問(wèn)題是一個(gè)可行的方法。專(zhuān)利文本分類(lèi)問(wèn)題是一個(gè)大規(guī)模、不平衡問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)專(zhuān)利分類(lèi)具有很高的現(xiàn)實(shí)意義，例如分析某領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)等。為了解決專(zhuān)利文本分類(lèi)等實(shí)際問(wèn)題，我們利用現(xiàn)在越來(lái)越豐富的計(jì)算資源，采用

2、基于并行的算法結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)原問(wèn)題有效的模式分類(lèi)。呂寶糧和他的合作者提出了一種并行的支持向量機(jī)，稱(chēng)為最小最大模塊化網(wǎng)絡(luò)(M3)，它是基“分而治之”的思想解決大規(guī)模問(wèn)題的有效的學(xué)習(xí)算法。M3將大規(guī)模問(wèn)題進(jìn)行分解，使其轉(zhuǎn)變?yōu)榇罅啃∫?guī)模問(wèn)題，從而實(shí)現(xiàn)了并行化。被分解成的小規(guī)模問(wèn)題相對(duì)簡(jiǎn)單，容易解決，而且這些問(wèn)題相互獨(dú)立，最后將子問(wèn)題的解規(guī)則進(jìn)行合并，從而得到原問(wèn)題的解。專(zhuān)利分類(lèi)要求分類(lèi)精度高、分類(lèi)效果好，為了解決實(shí)際問(wèn)題，我們?cè)诜菍?duì)稱(chēng)選擇算