基于TensorFlow.js和JSDoop的神经网络训练

• 作者: 汤双霞
• 来源期刊: 信息技术与信息化
• 关键词: TensorFlow.js 神经网络 JSDoop web 浏览器
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机应用
• 页码范围: 68-69,75
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9528.2021.07.017

摘要

TensorFlow.js和JSDoop对web浏览器的分布式神经网络训练有着重要的影响.JSdoop将一个问题划分为任务,使用不同的队列来分配计算,然后在web浏览器中处理任务.TensorFlow.js发挥网页交互性强的特点,并充分利用GPU并行化计算能力,将多个输入批量处理,使用单个前馈网络调用,将输入馈送到网络.结果表明,当JSDoop运行时,用户可跟往常一样继续使用网络浏览器.使用TensorFlow.js和JSDoop的循环神经网络(RNN)来预测分布式浏览器中的文本是可行的,并具有很高的准确度和可扩展性.