Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

12.09.2019 | Extreme Learning Machine and Deep Learning Networks

An experimental evaluation of extreme learning machines on several hardware devices

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications
Autoren:
Liang Li, Guoren Wang, Gang Wu, Qi Zhang
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

As an important learning algorithm, extreme learning machine (ELM) is known for its excellent learning speed. With the expansion of ELM’s applications in the field of classification and regression, the need for its real-time performance is increasing. Although the use of hardware acceleration is an obvious solution, how to select the appropriate acceleration hardware for ELM-based applications is a topic worthy of further discussion. For this purpose, we designed and evaluated the optimized ELM algorithms on three kinds of state-of-the-art acceleration hardware, i.e., multi-core CPU, Graphics Processing Unit (GPU), and Field-Programmable Gate Array (FPGA) which are all suitable for matrix multiplication optimization. The experimental results showed that the speedup ratio of these optimized algorithms on acceleration hardware achieved 10–800. Therefore, we suggest that (1) use GPU to accelerate ELM algorithms for large dataset, and (2) use FPGA for small dataset because of its lower power, especially for some embedded applications. We also opened our source code.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 58.000 Bücher
  • über 300 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 50.000 Bücher
  • über 380 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe




Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 69.000 Bücher
  • über 500 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel

Premium Partner

    Bildnachweise