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1、華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于數(shù)據(jù)并行的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法姓名：張弦申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：馬光志20080607華中科技大學(xué)碩士學(xué)位論文IIAbstractBP(BackPropagation)algithmalsoknownastheerrpropagationalgithmisawidelyusedtrainingmethodintheapplicationofneuralwksfitsfinecapabi
2、lityofnonlinearapproximation.Howeveritisknowntohavesomedefectssuchasconvergingslowlyfallinginafalselocalminimum.AlthoughsomeoptimizationalgithmsuchasRPROPhelptospeedupthelearningprocessftheneuralwkswithtremendoussizeextr
3、emelylargetrainingsetthesealgithmscouldnotsatisfythedemofimplementation.Theabilityofparallelprocessingisinherentinneuralwksoitisfeasibletoreducethelongtrainingtimewiththeparalleltechniques.Therearetwodifferentparallelimp
4、lementationschemesfBPwksthestructureparallelismthedataparallelism.Inthedataparallelismthetrainingdataisdistributedtodifferentcomputingnodeseachnodehasalocalcopyofthecompleteweighmatricesaccumulatesweightchangevaluesftheg
5、iventrainingpatternsthentheweightchangevaluesofeachnodearesummedusedtoupdatetheglobalweightmatrices.Thedataparallelismwithalargegrainsizereducesthecommunicationtime.Therefeitismostlyimplementedinthecluster.Byconnectingth
6、ePCswithaTCPIPEtherlocalareawkwebuiltupaclustersystemwithMPI(MessagePassingInterface).TheparallelBPwkisimplementedinmasterslavemode:Thetrainingdataisdistributedtoeachslavenodethemasternodegatherstheresultprocessedbythesl
7、aveupdatestheneuralwk.Wealsoproposedanoptimizedmethodwhichhelpstochoosebetterweightmatricestospeeduptheconvergence.Intheoptimizationtechniqueeachnodestartedtotrainthewholesamplesetwithdifferentinitialweightsafterseverali
8、terationsthenodewiththeminimumerrisfounditsweightmatricesarebroadcastedtoeachnodetostarttheparalleltraining.WechosethehypertensiondataprovidedbytheTongjiMedicalCollegeofHuazhongUniversityofScienceTechnologyasthetrainingd
9、ataimplementedtheparallelBPwktoevaluatetheproposedalgithm.TheexperimentshowsthattheparallelalgithmtremendouslyreducesthetrainingtimecomparedtothesequentialBPalgithmtheoptimizedmethodincreasesthespeedupparallelefficiency.
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