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人工智能完整词典
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并行向量化
一种优化SVM向量操作的技术，通过将计算分配到多个处理器或核心上以加速高维数据处理。
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SVM问题分解
一种将SVM优化问题划分为可并行处理的更小子问题的方法，减少大型数据集上的计算复杂度。
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分布式SMO
序列最小优化算法的并行变体，其中拉格朗日乘子对在不同计算节点上同时优化。
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并行随机梯度
一种优化算法，在不同数据子集上同时计算梯度，然后聚合以更新SVM模型的权重。
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SVM在线学习
一种增量方法，SVM模型随每个新数据顺序更新，允许处理数据流而无需将整个数据集加载到内存中。
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随机核近似
一种用基于随机投影的近似替换精确核计算的技术，在保持性能的同时大幅降低计算成本。
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SVM分块方法
一种将数据集划分为顺序处理的块的策略，其中支持向量在块之间保留和重用以保持模型一致性。
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优化的节点间通信
一系列最小化分布式SVM中节点间数据交换的技术，使用压缩和异步通信策略。
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GPU加速的SVM
利用GPU的大规模并行化来加速大型数据集上的矩阵计算和核评估的SVM实现。
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分布式核矩阵
在多个节点上存储和计算Gram矩阵，允许处理核矩阵完整大小超过单台机器RAM的数据集。
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异步SVM优化
计算节点执行参数更新而无需严格同步的范式，减少了等待时间并提高了分布式系统上的吞吐量。
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