基于GPU的条件随机场模型的数据分类方法专利登记公告

专利名称：基于GPU的条件随机场模型的数据分类方法

摘要：本发明提供了一种基于GPU的条件随机场模型的数据分类方法，包括以下步骤：CPU读取训练数据集，根据匹配模板定义法则，生成特征集。CPU初始化相关矩阵和向量，先计算出观察序列的起始结点对应所有特征的初始概率。CPU判断是否数据分割处理。传递参数后，GPU根据处理数据规模自动选择合适并行计算方法，并行计算每个观察点对应每个特征的最大概率值。计算结束后，返回结果由CPU判断数据处理完成情况和最后的输出。本方法具有通用性好、训练速度快、有效处理大规模序列数据、自适应力的特点。

专利类型：发明专利

专利号：CN201210072409.5

专利申请（专利权）人：华中科技大学

专利发明（设计）人：金海;郑然;章勤;韩丹;冯晓文

主权项：一种基于GPU的条件随机场并行实现方法，其特征在于，包括步骤：读取学习数据，包括：观察数据序列X的长度值N，特征序列Y的长度值M，所有观察数据?特征对集合{(x，y)}(x为X中任意元素，y为Y中任意元素)、特征转移概率数组F[M][M]、特征出现概率数组G[M][N]，并初始化特征权重数组λ[]、μ[]、似然函数值lh、似然函数缓存值lhTemp为0；获取显存容量GPUMem，并初始化观察数据序列X和特征序列Y的分割数组divX[]、divY[]，以及其有效长度divXLen、divYLen为0，初始化

专利地区：湖北