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J-GLOBAL ID：201702267045121606   整理番号：17A1118894

特徴選択のためのOpenCL加速並列免疫優性クローン選択アルゴリズム【Powered by NICT】

An OpenCL-accelerated parallel immunodominance clone selection algorithm for feature selection

著者 (6件)： Zhu Huming (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China, Xidian University, Xi’an, 710071, China) ,  Wu Yanfei (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China, Xidian University, Xi’an, 710071, China) ,  Li Pei (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China, Xidian University, Xi’an, 710071, China) ,  Zhang Peng (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China, Xidian University, Xi’an, 710071, China) ,  Ji Zhe (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China, Xidian University, Xi’an, 710071, China) ,  Gong Maoguo (Key Laboratory of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education of China, Xidian University, Xi’an, 710071, China)
資料名： Concurrency and Computation: Practice & Experience  (Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻： 29  号： 9  ページ： null  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2542A  ISSN： 1532-0626  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 免疫優性クローン選択アルゴリズム(ICSA)は,特徴選択問題のためのロバストで効果的なメタヒューリスティック方法である。しかし,ICSAは最適解を見出すために通常は遅い。本論文では,特徴選択問題のためのICSAの高速化を改善するためのグラフィックス処理ユニット(GPU)上での並列免疫優性クローン選択アルゴリズム(PICSA)を提案した。並列プログラムを特徴選択演算子を加速する。,局所的および大域的情報を効率的に結び,免疫優性演算子は容易に局所最適のジャンプができグローバルな最適値を得ることができるアルゴリズムである。他の並列言語と比較した場合,オープンコンピューティング言語(OpenCL)は,効率と携帯性の両方の利点を持っている。OpenCL Intel多く統合コアと異なるGPUプラットフォーム上でこのアルゴリズムを実行するために用いた。高次元UCI機械学習と画像テクスチャデータセットを用いて得られた実験結果は,PICSAアルゴリズムは連続ICSAプログラムに類似した分類精度を維持しながら良好な加速率を達成することを可能にすることを示した。に加えて,PICSAのオープンCLベースインプリメンテーションは多くの統合コアと異なるGPUプラットフォーム上での良好な可搬性を示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  機械学習 ,  *特徴選択 ,  ロバスト性 ,  言語 ,  高次元 ,  高速化
準シソーラス用語： 分類精度 ,  テクスチャ ,  並列言語 ,  並列プログラム ,  GPU【プロセッサ】 ,  最適解 ,  *クローン選択アルゴリズム ,  *OpenCL , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 免疫優性クローン選択アルゴリズム ,  特徴選択 ,  GPU ,  並列アルゴリズム ,  OpenCL

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 特徴選択 ,  OpenCL ,  加速 ,  免疫優性 ,  クローン選択アルゴリズム