Parallel implementations for solving matrix factorization problems with optimization
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 461045
- Danışmanlar: PROF. DR. ŞEVKET İLKER BİRBİL, YRD. DOÇ. DR. KAMER KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde, veri setlerinin boyutundaki artış ile tavsiye sistemleri gibi uygulamalardaki bu verilerle çalışmayı sağlayacak hızlı ve tutarlı araçların gereksinimi, en kısa sürede tüm kaynakları kullanarak istenen çalışmaları yapabilen yeni düzenlenmiş modeller üzerinde büyük bir ilgi oluşmasını sağladı.Bu çalışmada, paralelleşmiş büyük ölçekli matris faktorizasyon problemi için bir sistem oluşturduk.Bu tür problemleri çözmek için en çok kullanılan, en başarılı yöntemlerden biri optimizasyon teknikleridir. Optimizasyon yöntemleri, iterasyonları gerçekleştirmek için gradyan vektörlerine gerek duymaktadır. Bu tür problemlerin çözümünde zamanın çoğu gradyan ve fonksiyon değerlerinin hesaplanmasında harcanmaktadır. Bu çalışmada, matris faktorizasyonunda daha önce kullanılmayan, yeni bir yöntem uyguladık. Paralelizasyon için CPU ve GPU uygulamalarını gösterdik. Çalışmamızda da görüldüğü gibi, önerilen paralelizasyon oldukça iyi ölçeklenmektedir. MovieLens veri seti üzerindeki çalışmamızı raporladık. Sonuçlarımız gösteriyor ki iterasyon sayısını azaltmada önerdiğimiz yöntem oldukça başarılı. İstenilen RMSE değerleri ile birlikte umut vadeden ölçeklenir değerlere ulaştık.
Özet (Çeviri)
During recent years, the exponential increase in data sets' sizes and the need for fast and accurate tools which can operate on these huge data sets in applications such as recommendation systems has led to an ever growing attention towards devising novelmethods which can incorporate all the available resources to execute desired operations in the least possible time. In this work, we provide a framework for parallelized large-scale matrix factorization problems. One of the most successful and used methods to solve these problems is solving them via optimization techniques. Optimization methods require gradient vectors to update the iterates. The time spent to solve such a problem is mostly spent on calls to gradient and function value evaluations. In this work, we have used a recent method, which has not been used before for matrix factorization. When it comes to parallelization, we present both CPU and GPU implementations. As our experiments show, the proposed parallelization scales quite well. We report our results on Movie- Lens data set. Our results show that the new method is quite successful in reducing the number of iterations. We obtain very good RMSE values with significant promising scaling figures.
Benzer Tezler
- Improving parallel performance of simulation of DNA electrophoresis
Paralel DNA elektroforezi simülasyonunun performansının geliştirilmesi
EZGİ SENA ERTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FAHREDDİN ŞÜKRÜ TORUN
- Investigation of the parallelization of green's function method for high-order harmonic generation simulations
Green fonksiyonu yönteminin yüksek mertebeli harmonik üretim simülasyonları için paralelizasyonunun incelenmesi
GÖKHAN İLHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Fizik ve Fizik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDİ ATA BLEDA
- Development of fused parameter optımızatıon algorıthm for two- and three-parameter eıgenvalue problems
İki- ve üç-parametreli özdeğer problemleri için birleşik parametre optimizasyon algoritması geliştirilmesi
HAYATİ ÜNSAL ÖZER
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DURAN
- Emc analysis of pcb and waveguide structures using 2d parallel tlm algorithm
Baskılı devre ve dalga kılavuzu yapılarının iki boyutlu iletim hattı metodu ile elektromanyetik uyumluluk analizi
CANER ALTINBAŞAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. LALE ERGENE
- Parallel solution of unsteady, incompressible three-dimensional Navier-Stokes equations with a new implicit method
Zamana bağlı, sıkıştırılamaz, üç boyutlu Navier-Stokes denklemlerinin yeni bir kapalı metodlar paralel çözümü
VİLDAN ÜSTOĞLU ÜNAL
Doktora
İngilizce
2003
Astronomi ve Uzay Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiAstronomi ve Uzay Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜLGEN GÜLÇAT