一种新的BP神经网络并行算法

摘要：

BP网络是神经网络里应用最广泛的一种网络,它使用的是反向传播算法(back-propagationalgorithm),该算法采用梯度下降法使得收敛缓慢、训练时间长.本文探讨在神经网络训练下用并行技术解决训练时间长的问题.从BP算法的内部结构分析了BP神经网络算法的并大规模行划分方法,提出了一种动态负载平衡方案.通过在PC集群环境下对并行算法的试验结果表明,这种并行划分提高了加速比,具有现实意义.

关键词： BP神经网络 并行算法 动态负载平衡 反向传播算法

作者: 赵青 赵莉 吉培荣 程荣

作者单位: 三峡大学电气信息学院,湖北,宜昌,443002 湖南信息职业技术学院计算机工程系,湖南,望城,410200 华中科技大学集群和网格计算湖北省重点实验室,湖北,武汉,430074

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十一届中国人工智能学术年会

会议地点: 武汉

会议语种:中文

页码: 629-635

在线出版日期: 2005-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）