LDA文書モデルによる画像からの多重トピック抽出のGPUを用いた高速化(高精細度画像の処理・表示および一般)

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  • GPU acceleration of multiple topic extraction from images by LDA document model
  • LDA文書モデルによる画像からの多重トピック抽出のGPUを用いた高速化
  • LDA ブンショ モデル ニ ヨル ガゾウ カラノ タジュウ トピック チュウシュツ ノ GPU オ モチイタ コウソクカ

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抄録

本論文では,LDA(latent Dirichlet allocation)言語モデルによる画像からの多重トピック抽出を,GPUを用いて高速化する手法を提案する.LDAはテキスト・マイニングのための確率モデルとしてBleiらにより提案されたが,近年,他のマルチメディア情報へも応用されている.そこで,本論文では,Wangの10,000test imagesにLDAを適用し,多重トピック抽出をおこなう.LDAのためのパラメータ推定にはcollapsed変分ベイズ法を用いるが,Nvidia CUDA互換GPUを利用して推定を高速化する手法を提案する.

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