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基于CUDA的Word2Vec设计与实现

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基于CUDA的Word2Vec设计与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
缩略语对照表第10-13页
第一章 绪论第13-19页
  1.1 CUDA发展概述第13-14页
  1.2 Word2Vec发展概述第14-16页
  1.3 课题研究意义第16页
  1.4 本文组织结构第16-19页
第二章 Word2Vec技术研究第19-31页
  2.1 词向量第19-20页
    2.1.1 One-Hot表示方式第19-20页
    2.1.2 分布式表示方式第20页
  2.2 统计语言模型第20-21页
  2.3 神经网络语言模型第21-23页
  2.4 Word2Vec模型第23-29页
    2.4.1 CBOW + Hierarchical Softmax网络结构第24-26页
    2.4.2 CBOW + Negative Sampling网络结构第26-27页
    2.4.3 Skip-gram + Hierarchical Softmax网络结构第27-28页
    2.4.4 Skip-gram + Negative Sampling网络结构第28-29页
  2.5 本章小结第29-31页
第三章 CUDA程序优化技术第31-45页
  3.1 任务划分优化第31-32页
  3.2 存储器访问优化第32-35页
    3.2.1 主机端与设备端通信优化第34页
    3.2.2 共享存储器访问优化第34-35页
    3.2.3 全局存储器访问优化第35页
  3.3 指令流优化第35-36页
  3.4 均衡GPU资源第36页
  3.5 基于CUDA并行架构的矩阵乘法研究与优化第36-43页
    3.5.1 CUDA实现矩阵乘法第37-39页
    3.5.2 CUDA优化方案 1第39-41页
    3.5.3 CUDA优化方案 2第41-42页
    3.5.4 CUDA优化方案总结第42-43页
  3.6 本章小结第43-45页
第四章 基于CUDA的Word2Vec设计与实现第45-61页
  4.1 串行版本的Word2Vec算法第45-47页
  4.2 Word2Vec在CUDA平台实现的可行性分析第47-48页
    4.2.1 CUDA编程模型第47页
    4.2.2 基于CUDA的Word2Vec任务划分第47-48页
  4.3 基于CUDA的Word2Vec并行算法设计第48-50页
  4.4 基于CUDA的Word2Vec实现第50-58页
    4.4.1 CUDA初始化第51页
    4.4.2 主机端和设备端的数据传输第51-53页
    4.4.3 内核函数kernel第53-58页
  4.5 基于CUDA的Word2Vec代码优化第58-59页
  4.6 本章小结第59-61页
第五章 实验结果与分析第61-69页
  5.1 实验环境第61-62页
  5.2 正确性验证第62-65页
    5.2.1 计算词向量的距离第62-63页
    5.2.2 向量加减第63-65页
  5.3 性能比较第65-66页
  5.4 本章小结第66-69页
第六章 总结与展望第69-71页
  6.1 本文工作总结第69页
  6.2 未来工作展望第69-71页
参考文献第71-75页
致谢第75-77页
作者简介第77-78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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