一種基于線程負載自適應(yīng)的TLA＿GaBP算法

一種基于線程負載自適應(yīng)的TLA_GaBP算法TLAGaBP的效果，但在線程負載或過低時，其收斂速度會受到影響。因此，本文提出了一種基于線LAGaBP參數(shù)，以提高收斂速度和精度。實驗結(jié)果表明，該算法在不同的網(wǎng)精度于概率圖模型的網(wǎng)絡(luò)推理方法存在效率低下、收斂速度慢TLA-GaBP(Thread-LevelAsynchronousGeneralizedBeliefPropagation)算法是一種并行的信念傳播算法，其主要思想基于概率圖再對每個二分圖進行信念傳播，以實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的高效推理。該算法，在實際應(yīng)用中，線程負載往往不固定，當線程負載過高或過TLAGaBP算法是一種基于概率圖模型的推理算法，該算法通過計算和邊的概率分布，從而得到關(guān)于節(jié)點的估計值。傳統(tǒng)的信念傳括和算法和向算法。和算法是一種同步更新的算法，計算順序定的，而向算法是一種異步更新的算法，節(jié)點的計算順序是不固定些新的算法被提出，包括TLA-MPGGaBP高了預測精度。但在線程負載不固定的情況下，這些算法都存在BP負載情況是影響算法性能的重要因素。因此，該算法首先需要線程負載情況，以判斷是否需要調(diào)整參數(shù)。線程負載情況可以數(shù)算法將根據(jù)當前負載情況自適應(yīng)。如果當前負載情況過高，則需要加速收斂速度，此時算法將更新的節(jié)點數(shù)量，從而提高每次迭代的收斂速度；如果當前負低，則需要提高推理精度，此時算法將降低每次更新的節(jié)點數(shù)的優(yōu)勢，以提高算法的速度和效率。算法采用了多線程并行程負載過高時，可以動態(tài)增加計算線程數(shù)，以提高算法的并分別是TheDiabetesData||推理準確率|收斂速度|計算時間|TLAGaBP36|0.0025|4357.1s|4096.2s|BP負載情況下都具有更好的推理準確率和收斂速度。此外，該算法計間也較傳統(tǒng)算法稍微減少了一些。這表明本文提出的算法在處理線。P整參數(shù)，以適應(yīng)線程負載不斷變化的復雜網(wǎng)絡(luò)推理問題。實驗，該算法在不同負載情況下具有更好的適應(yīng)性和穩(wěn)定性，能夠算法的推理準確率和收斂速度。但在實際應(yīng)用中，還需要根據(jù)kyPOnthepropertreatmentofconnectionismJBehavioralandBrainSciences,1986,11(1):1-74.ngJYThreadLevelAsynchronousGeneralizedBeliefPropagationJarXivpreprintarXiv2011.hangZLiTThreadlevelasynchronousgeneralizediefpropagationonGPUCIEEEInternationalConferenceonhPerformanceComputingandCommunicationsIEEEInternationalConferenceonEmbeddedandUbiquitousComputing.IEEE,2013:2025-2032.AknearestneighborclassificationrulebasedonDempsterShafertheoryJIEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics-PartA:SystemsandHumans,1995,25(5):804-813.gYHuangPChenLetalAnefficienthybridparallelalgorithmforBayesiannetworkstructurelear