基于分布式并行计算的神经网络算法

• 作者: 张代远
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 并行计算 权函数 Chebyshev多项式 可扩展性
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 386-391
• 页数: 6页
• 分类号: TP183|TP301
• 字数: 5987字
• 语种: 中文

摘要

为了提高计算性能(速度与可扩展性),提出了一种新颖的神经网络的并行计算体系结构和计算网络权函数的训练算法.权函数是广义Chebyshev多项式和线性函数的复合函数,只需要通过代数计算就可以求得,不需要梯度下降计算或者矩阵计算.各个权函数能够独立求解,可以通过并行系统采用并行算法计算.算法可以求得全局最优点,得到反映网络误差的一个有用的表达式.此外,算法在不超过权函数总数的范围内,还具有维持加速比与并行系统中提供的处理器的数量成线性增长的能力.仿真实验结果表明,本文算法的计算性能远远优于传统算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张代远	南京邮电大学计算机学院	65	457	10.0	19.0