【摘 要】
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由于张量Tucker分解在图像处理、人脸识别与信号处理等领域中的大量应用,使得Tucker分解算法成为目前重点研究对象。但是当前流行的Tucker分解算法需要对张量进行多次展开,导
【机 构】
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中国电子科技集团公司第三十二研究所
【基金项目】
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中国电子科技集团安可系统自由硬件新技术研发项目(170225)
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由于张量Tucker分解在图像处理、人脸识别与信号处理等领域中的大量应用,使得Tucker分解算法成为目前重点研究对象。但是当前流行的Tucker分解算法需要对张量进行多次展开,导致算法加速效率降低。针对上述问题,提出一种应用于统一计算设备架构(CUDA)平台上的改进Tucker分解模块,通过对Tucker分解算法与CUDA平台进行优化,在省略张量展开过程的同时,提高加速效率,从而降低对加速系统的要求。实验结果表明,改进Tucker分解算法在CUDA平台上的加速性能具有明显提高。
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