GPU Accelerated K-means - Qiita

GPU Accelerated K-means 既存のkmeansは遅すぎる CPUでやった場合のkmeansはscikit-learnなどを使えるのですが、いかんせん遅すぎるのと、kmeansの多くは距離の定義がEuclidであって、word2vecなどのベクトル情報をクラスタリングする際には、あまり意図した通りのクラスタリングになりません また、実際に、kmeansの学習ステップを見るとほとんどのクラスが安定して更新しなくなってしまっているのに、完全に更新が止まるまで繰り返してしまうので、かなり遅いです。 任意の距離関数を定義できて、GPUで高速化されており、十分な精度やイテレーションを繰り返した上で、停止できるように設計します cupy cupyはchainerのバックエンドで用いられているnumpyの一部互換ライブラリであり、行列の計算をGPUで高速に行うことができます numpy

[sh19910711]

cupy