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申请/专利权人：中国科学院信息工程研究所

摘要：本发明公开了一种GPU上的基于边着色与信息更新率优化的置信传播方法。本方法针对在全局都有较高收敛速度的计算需求，直接使用信息残差大的边对信息残差小的边进行一次着色操作，则信息残差大的边会对与其相连的所有边进行着色，只更新这些信息残差大的边上的信息，降低了每次迭代置信传播的计算量，提升了置信传播算法在整个计算过程中的收敛速度。以及针对在算法稳定后有较高收敛度的计算需求，提出通过逐步降低未收敛信息的更新率，使得算法在整个计算过程中都保持较高的收敛速度，并且算法稳定时有较高的收敛度。本发明提升了置信传播方法整体的运行效率。

主权项：1.一种GPU上的基于边着色的置信传播方法，其步骤包括：1将需要处理的概率图数据GV,E,Ψ加载到设备内存中；其中V为概率图的顶点集，E为概率图的边集，Ψ为概率集，包括概率图中每个顶点取不同标记的概率值和每条边对应的转移概率值；每个顶点vi对应于集合中的一个离散随机变量Xi，n为顶点总数，Xi∈Ai，Ai为有限标签集；每一条边vi,vj对应于两个顶点vi和vj上变量不同取值之间的概率关系；设置判断信息是否收敛的阈值ξ以及置信传播结束计算的时间阈值Tξ；2初始化信息变量数组M及其缓冲变量数组M’均为0，为每个线程分配一个边信息计算任务，计算每个边上的信息值并记录到变量数组M中；第一次迭代时根据变量数组M当前值和M’中的初始值，计算第一次迭代时每条边上的信息残差R；然后将变量数组M的值复制到变量数组M’中；后续每次迭代时进行步骤3～6；3用Ecolor表示边的color值，每条边的color值初始化为对应边的ID；4为每个线程分配一个边任务，线程根据分配的边ei,j任务，遍历以该边ei,j的起点vi为终点的边ek,i及以该边ei,j的终点vj为起点的边ej,l；如果边ek,i或边ej,l的信息残差值大于边ei,j的信息残差值，则将边ei,j的color值设为信息残差值更大的边的ID；5为每个线程分配一个边任务，如果边的color值与该边的ID相同，则更新该边的信息值，并将更新结果记录到变量数组M中；6根据变量数组M、缓冲变量数组M’中的信息，计算当前迭代时每条边上的信息残差R；然后将变量数组M的值复制到变量数组M’中；M’用于保存上次迭代得到的信息值；7根据当前信息残差R与预设的阈值判断是否结束计算：如果每条边的信息残差R均小于阈值ξ，则结束计算，跳转到步骤8；或者如果信息残差R中小于阈值ξ的变量数趋于稳定，则结束计算，跳转到步骤8；如果执行时间大于或等于时间阈值Tξ，则结束计算，跳转到步骤8；否则继续进行迭代计算；8根据最终计算所得的边的信息值计算出每个顶点取不同变量时的概率值，即每个顶点的置信度。

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百度查询： 中国科学院信息工程研究所 GPU上的基于边着色与信息更新率优化的置信传播方法