LDAのためのcollapsed変分ベイズ推定のGPUによる高速化(セッション2b:Document Management)
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概要
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本論文では,latent Dirichlet allocation(LDA)のためのcollapsed変分ベイズ推定をGraphics Processing Unit(GPU)を用いて高速化する方法を提案する.LDAは,ベイズ理論に基づくマルチトピック文書モデルとして知られているが,Expectation-Maximization(EM)アルゴリズムが利用可能なprobabilistic latent semantic indexing(PLSI)など他の文書モデルに比べ,パラメータ推定が複雑で膨大な計算を要する.そこで,LDAのためのdeterministicなパラメータ推定方法として優れているcollapsed変分ベイズ推定を,GPUを用いて高速化した.実験では約500万組の文書と単語のユニークなペアについて,1つのNvidia GeForce 8800 GT上でcollapsed変分ベイズ推定を実行,20 Gflopsの計算速度を得た.
- 2008-09-14
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