一个面向大规模BP神经网络并行算法

BP神经网络是在数据挖掘、语音识别和文本语言转换等领域最为广泛使用的网络之一。但也有其不足之处,主要表现在收敛速度慢和学习时间长。并行是解决这一问题的可行方案。本文提出了一种利用微机机群来实现并行处理,在并行编程环境PVM中实现BP神经网络的并行学习算法。即主要采用将大量计算由主控节点转移到从结点上、设置逻辑锁和粗粒度任务划分等方法以减少计算和通信时间,有效实现学习过程的并行处理。在微机机群系统下的PVM环境中实现该算法。结果表明改进后的算法不仅大大减少了学习时间,提高了学习效率,而且能够很好面对大规模BP神经网络的学习。