面向高光谱图像异常检测的GPU加速器设计

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【摘要】

：

堆叠自编码器(Stacked Autoencoder,SAE)作为一种非监督深度学习方法,以其优秀的非线性拟合能力在高光谱图像异常检测应用研究中获得较好检测精度。然而SAE庞大的计算量带来长计算耗时成为其在高光谱图像异常检测实际应用的主要瓶颈。为解决该问题,依托目前高性能计算主流处理器平台GPU(Grapgic Processing Unit)的大规模并行计算能力和高访存带宽的优势,开展面向高光谱

【作者】

：

黄志彬

【机构】

：

哈尔滨工业大学

【发表日期】

：

2018年06期

【关键词】

：

高光谱图像异常检测 GPU加速器模型训练

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