基于MapReduce的GA-BP神经网络算法并行化设计及实现

为提高BP神经网络算法的运行效率,利用遗传算法和并行编程思想,提出了Hadoop平台下基于MapReduce的遗传算法优化BP神经网络的并行化设计及实现方法。利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高算法分类准确率;采用MapReduce并行编程模型实现算法的并行化处理,解决BP神经网络在处理大规模样本数据集时存在的硬件开销和通信开销大的问题。选用Caltech 256图像数据集,与传统的串行遗传算法优化BP神经网络算法实验对比,验证了并行化GA-BP神经网络算法的优越性。