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摘要:
机器学习领域内的多数模型均需要通过迭代计算以求解其最优参数,而MapReduce模型在迭代计算中的缺陷不足导致其在迭代计算中无法得到广泛应用.为解决上述矛盾,基于MapReduce模型提出并实现了一种可用于模型参数求解的并行迭代模型MRI.MRI模型在保持Map以及Reduce阶段的基础上,新增了Iterate阶段以及相关通信协议,实现了迭代过程中模型参数的更新、分发与迭代控制;通过对MapReduce状态机进行增强,实现了节点任务的重用,避免了迭代过程中节点任务重复创建、初始化以及回收带来的性能开销;在任务节点实现了数据缓存,保障了数据的本地性,并在Map节点增加了基于内存的块缓存机制,进一步提高训练集加载效率,以提高整体迭代效率.基于梯度下降算法的实验结果表明:MRI模型在并行迭代计算方面性能优于MapReduce模型.
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文献信息
篇名 MRI:面向并行迭代的MapReduce模型
来源期刊 计算机工程与科学 学科 工学
关键词 MapReduce 并行计算 迭代计算 机器学习
年,卷(期) 2016,(12) 所属期刊栏目 高性能计算
研究方向 页码范围 2434-2441
页数 8页 分类号 TP181
字数 5199字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.12.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马志强 内蒙古工业大学信息工程学院 37 171 8.0 10.0
2 张力 内蒙古工业大学信息工程学院 6 11 2.0 3.0
3 杨双涛 内蒙古工业大学信息工程学院 7 27 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
MapReduce
并行计算
迭代计算
机器学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与科学
月刊
1007-130X
43-1258/TP
大16开
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
42-153
1973
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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