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Accelerating collapsed variational bayesian inference for latent dirichlet allocation with nvidia CUDA compatible devices


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タイトル: Accelerating collapsed variational bayesian inference for latent dirichlet allocation with nvidia CUDA compatible devices
著者: Masada, Tomonari / Hamada, Tsuyoshi / Shibata, Yuichiro / Oguri, Kiyoshi
発行日: 2009年
出版者: Springer Berlin
引用: Lecture Notes in Computer Science, 5579, pp.491-500; 2009
抄録: In this paper, we propose an acceleration of collapsed variational Bayesian (CVB) inference for latent Dirichlet allocation (LDA) by using Nvidia CUDA compatible devices. While LDA is an efficient Bayesian multi-topic document model, it requires complicated computations for parameter estimation in comparison with other simpler document models, e.g. probabilistic latent semantic indexing, etc. Therefore, we accelerate CVB inference, an efficient deterministic inference method for LDA, with Nvidia CUDA. In the evaluation experiments, we used a set of 50,000 documents and a set of 10,000 images. We could obtain inference results comparable to sequential CVB inference.
記述: Next-Generation Applied Intelligence: 22nd International Conference on Industrial, Engineering and Other Applications of Applied Intelligent Systems, IEA/AIE 2009, Tainan, Taiwan, June 24-27, 2009.
URI: http://hdl.handle.net/10069/22536
ISBN: 978-3-642-02567-9
ISSN: 03029743
DOI: 10.1007/978-3-642-02568-6_50
権利: © 2009 Springer Berlin Heidelberg. / The original publication is available at www.springerlink.com
資料タイプ: Journal Article
原稿種類: author
出現コレクション:060 学術雑誌論文

引用URI : http://hdl.handle.net/10069/22536

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