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基于改进MapReduce模型的BP神经网络并行化研究
被引量:
2
1
作者
李楠
于孟渤
+3 位作者
贾珍珍
王一惠
李昕宸
邹淑雪
《通信技术》
2018年第4期799-804,共6页
为了提高BP神经网络算法并行化速率,利用神经网络并行化思想,提出了一种基于Hadoop平台的改进Map Reduce编程模型及并行化的实现。采用Map Reduce编程模型,用神经网络训练集的一组样本的键/值替代单一键/值,通过分组标记将同一value值...
为了提高BP神经网络算法并行化速率,利用神经网络并行化思想,提出了一种基于Hadoop平台的改进Map Reduce编程模型及并行化的实现。采用Map Reduce编程模型,用神经网络训练集的一组样本的键/值替代单一键/值,通过分组标记将同一value值对应的reduce工作方式分散为多个reduce进行工作,实现各个任务节点并行处理大数据,从而减少了处理大规模数据集的运行时间。选用不同大小数据集进行测试,通过与传统的神经网络并行化进行对比,发现改进后的Map Reduce并行编程模型提高了神经网络的并行速率,在处理大数据集时具有一定的优越性。
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关键词
BP神经网络
MapReduce编程模型
MapReduce改进模型
大数据集
下载PDF
职称材料
题名
基于改进MapReduce模型的BP神经网络并行化研究
被引量:
2
1
作者
李楠
于孟渤
贾珍珍
王一惠
李昕宸
邹淑雪
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《通信技术》
2018年第4期799-804,共6页
基金
2017年吉林大学国家级大学生创新创业训练项目(No.2017A53224)~~
文摘
为了提高BP神经网络算法并行化速率,利用神经网络并行化思想,提出了一种基于Hadoop平台的改进Map Reduce编程模型及并行化的实现。采用Map Reduce编程模型,用神经网络训练集的一组样本的键/值替代单一键/值,通过分组标记将同一value值对应的reduce工作方式分散为多个reduce进行工作,实现各个任务节点并行处理大数据,从而减少了处理大规模数据集的运行时间。选用不同大小数据集进行测试,通过与传统的神经网络并行化进行对比,发现改进后的Map Reduce并行编程模型提高了神经网络的并行速率,在处理大数据集时具有一定的优越性。
关键词
BP神经网络
MapReduce编程模型
MapReduce改进模型
大数据集
Keywords
BP neural network
MapReduce programming model
improved MapReduce programming model
large data sets
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进MapReduce模型的BP神经网络并行化研究
李楠
于孟渤
贾珍珍
王一惠
李昕宸
邹淑雪
《通信技术》
2018
2
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