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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

面向CUDA的循环语句源到源并行化研究: 近年来，图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）被广泛用于高性能计算。将GPU用于图形渲染外的计算称为GPU通用计算（General Purpose Computing on GPU，GP...; 孙香玉; 关键词：图形处理器 GPU通用计算统一计算设备架构; 文献传递

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孙香玉