【摘 要】
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为提高大样本集情况下BP神经网络的训练效率，提出了一种基于局部收敛权阵进化的BP神经网络MapReduce训练方法，以各Map任务基于其输入数据分片训练产生的局部收敛权阵作为初始种
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为提高大样本集情况下BP神经网络的训练效率，提出了一种基于局部收敛权阵进化的BP神经网络MapReduce训练方法，以各Map任务基于其输入数据分片训练产生的局部收敛权阵作为初始种群，在Reduce任务中通过种群进化，选取适应度最高的权阵作为Map任务下一轮训练的初始权阵，直至该权阵对所有输入数据分片收敛。实验结果表明，与现有方法相比，该方法可有效避免MapReduce训练BP神经网络时容易陷入局部收敛的问题，并大大减少训练时间。
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