GPU를 사용하는 NMF (Non-Negative Matrix Factorization)

현재 NMF의 Python 구현을 사용하고 있습니다. NMF를 개선 할 방법을 생각하고 있습니다. 문서가 많으면 느려질 수 있습니다. NMF가 행렬 곱셈과 함께 작동하기 때문에 GPU (Graphics Processing Units)를 사용하려고 생각했습니다. NMF on GPUs을 구현하는 솔루션을 찾았습니다.GPU를 사용하는 NMF (Non-Negative Matrix Factorization)

질문 : NMF의 성능을 높이기 위해 GPU 지원과 함께 NMF를 사용하는 것이 좋은 해결책일까요? 아니면 다른 접근법을 사용해야합니까?

출처

2017-03-24 Guido

GPU는 무엇을 의미합니까? –

GPU는 아마도 그래픽 처리 장치입니다. –

URL에 명시된 바와 같이, GPU는 그래픽 처리 장치를 나타냅니다. 나는 그것을 명확하게하기 위해 질문에 추가했다. 내가 생각하는 질문을 왜곡하지 않을 이유가 없다. – Guido

현재 블록 교착 상태가있는 대체 음이 아닌 최소 사각은 NMF를 계산하는 가장 빠른 방법입니다.
여기에서 Python 구현을 찾을 수 있습니다. https://github.com/kimjingu/nonnegfac-python

GPU 구현이 가장 빠른 방법 중 하나를 사용하고 있다고 확신하는 경우 이동하십시오. 속도가 느린 메소드 (예 : Multiplicative Update)는 몇 배 더 느려질 수 있으며 GPU를 사용할 가치가 없을 수 있습니다.

출처

2017-10-17 18:09:06

GPU를 사용하는 NMF (Non-Negative Matrix Factorization)

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