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基于CUDA的BP算法并行化与实例验证: 2013年; CUDA是应用较广的GPU通用计算模型，BP算法是目前应用最广泛的神经网络模型之一。提出了用CUDA模型并行化BP算法的方法。用该方法训练BP神经网络，训练开始前将数据传到GPU，训练开始后计算隐含层和输出层的输入输出和误差，更新权重和偏倚的过程都在GPU上实现。将该方法用于手写数字图片训练练实验，与在四核CPU上的训练相比，加速比为6．12～8．17。分别用在CPU和GPU上训练得到的结果识别相同的测试集图片，GPU上的训练结果对图片的识别率比CPU上的高0．05％～0．22％。; 孙香玉冯百明杨鹏斐; 关键词：并行化计算统一设备架构

单精度浮点数累加和误差研究被引量：5: 2013年; 计算机中进行浮点数加法运算时,需要进行对阶和右规格化操作,该操作会进行舍入处理,这种处理过程会产生误差,浮点数累加运算会造成误差的累积,导致计算结果精度不够甚至计算结果错误。通过实验手段研究单精度浮点数累加过程中不同结合顺序对浮点数累加和误差的影响,探索结合顺序导致计算误差的规律,为多核计算、GPU计算、多处理器计算等计算范型和计算结构提供选择结合方法的依据,便于发挥其并行计算的优势。; 陈天超冯百明

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国家重点实验室开放基金(CARCH201105)