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為提高大樣本集情況下BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率，提出了一種基于局部收斂權(quán)陣進(jìn)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MapReduce訓(xùn)練方法，以各Map任務(wù)基于其輸入數(shù)據(jù)分片訓(xùn)練產(chǎn)生的局部收斂權(quán)陣作為初始種群，在Reduce任務(wù)中通過(guò)種群進(jìn)化，選取適應(yīng)度最高的權(quán)陣作為Map任務(wù)下一輪訓(xùn)練的初始權(quán)陣，直至該權(quán)陣對(duì)所有輸入數(shù)據(jù)分片收斂。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有方法相比，該方法可有效避免MapReduce訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)容易陷入局部收斂的問(wèn)題，并大大減少訓(xùn)練時(shí)間。
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