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一种可扩展的主动学习算法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种解决主动学习算法在大规模数据集上可扩展性问题的近似算法。通过在GPU上的并行实现，该方法显著降低了存储和计算复杂度，并在多个数据集上展现了与现有最先进算法相当的准确性和更好的扩展性。
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关键要点
- 该研究提出了一种解决主动学习算法在大规模数据集上可扩展性问题的近似算法。
- 该方法通过在GPU上的并行实现，显著降低了存储和计算复杂度。
- 研究结果表明，该方法在多个数据集上的准确性与现有最先进算法相当。
- 该方法具备更好的扩展性。
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