Seminar MARA

V ponedeljek, 9. septembra 2013, bo ob 16.00  uri v prostorih Fakultete za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije Univerze na Primorskem, Glagoljaška 8, Koper predavanje v okviru skupnega SEMINARJA ZA MATEMATIČNE IN RAČUNALNIŠKE ZNANOSTI Oddelka za matematiko in Oddelka za Informacijske znanosti in tehnologije UP FAMNIT, Oddelka za matematiko in Oddelka za Informacijske znanosti in tehnologije UP IAM, Oddelka za matematiko in računalništvo UP PEF ter Oddelkov za matematiko in teoretično računalništvo IMFM.

RAČUNALNIŠKI SEMINAR

Prostor: FAMNIT-1-RU1 ob 16:00

Predavatelj: Jasna Lenar

Naslov: Paralelizacija EM algoritma pri učenju GMM modelov

Povzetek:
Na področju govornih tehnologij se za učenje GMM modelov uporablja EM algoritem. Za dobro določanje GMM modelov je potrebno imeti velike količine podatkov, saj le tako lahko določimo reprezentativne modele govora.  Zaradi večjih količin podatkov pa je tudi postopek določanja parametrov GMM modelov v praksi časovno potraten. Zato smo poskušali razviti zaporedni algoritem EM v vzporedno različico. EM postopek ni enostavno paralelizabilen, saj je iterativen, pri čemer v vsaki iteraciji potrebujemo vse vhodne podatke.
V našem primeru smo razvili paralelno verzijo algoritma in jo implementirali v programskem jeziku C z uporabo knjižnice MPI. Na superračunalniku Arctur-1 smo testirali pohitritev in skaliranje na generirani bazi podatkov.
Predstavljeni bosta obe različici algoritma, nekaj podrobnosti implementacije, ter rezultati meritev.

Vabljeni!

Delite z drugimi

Orodna vrstica za dostopnost

Politika zasebnosti / Privacy Overview

Ta spletna stran uporablja piškotke, da vam lahko zagotovi najboljšo možno uporabniško izkušnjo. Informacije o piškotkih se shranjujejo v vašem brskalniku in omogočajo funkcije, kot je prepoznavanje ob vašem ponovnem obisku spletne strani, ter pomagajo naši ekipi razumeti, kateri deli spletne strani so za vas najbolj zanimivi in uporabni.


This website uses cookies so that we can provide you with the best user experience possible. Cookie information is stored in your browser and performs functions such as recognising you when you return to our website and helping our team to understand which sections of the website you find most interesting and useful.