基于并行結(jié)構(gòu)的BP改進(jìn)算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文基于并行結(jié)構(gòu)的BP改進(jìn)算法研究姓名：郭彥偉申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：王洪國20090518山東師范人學(xué)碩十學(xué)位論文ABSTRAClTheresearchaboutartificialneuralnetworkhasgottenimportantdevelopmentinrecentyearsItinspiresmanyscientists’enthusiasmandinterestinth

2、efieldofcomputerscience，brainneuralscienceandartificialintelligenceArtificialneuralnetworkissimulationtotheinformation—processingmechanismofthebrainItisexpectedthatrealizethebrainfunctionbysimulatingthestructureandthinki

3、ngofbrainItstheorieshavebeenapplledinmanyfieldsThemultilayerperception，trainedbythebackpropagationalgorithm，iscurrentlythemostwidelyusedneuralnetworkItsolvesthequestionofhiddenlayerlearningrulethatutilizethemethodoferror

4、backpropagationTheessenceofbackpropagationnetworksisthatmakethechangeofweightsbecome1ittlebygradientdescentmethodandfinallyattaintheminimalerrorSinceitadoptsthesteepestdescentmethodinnonlinearprogramming，ithasthedrawback

5、sthateasyconvergetoalocalminimumpointoftheerrorfunction，anditmayconvergeveryslowlyThesystemsofparallelcomputernowcanbeclassifiedasSIMDandMIIⅧDAtthebeginningofthedevelopmentofparallelcomputer，thetypeofSIMDsystemsplayedani

6、mportantroleHowever，withthedevelopmentofmicro—processingchiptechnology，Single—processorperformancehasbeengreatlyimprovedsince90’S，andresultsinthedevelopmentoftheMIMDsystemsSIMDisnolongerpopularButbothofthetwohavethereadv

7、antageanddefault，SOwecandesignnewparallelstructurebycombiningtheadvantageofthetwo，SOastosolvesomespecialproblemsAbriefoverviewaboutneuralnetworksandareviewofapproximatealgorithmsforcombinatorialoptimizationsaregiven：weal

8、sointroducethelearningrulesofneuralnetworksveryclearlyThenthepaperintroducesthebasicprinciplesofBPneuralnetworkandhowtoderivethealgorithm，itsstrengthsanddrawbackAvarietyofeffectiveimprovementBPalgorithmsaregivenParallelt

9、heoriesarebeingwidespreadusedinmanyfieldsThiSpaperuseParallelstructuretooptimizeBPnetworkstructureAnewalgorithmnamedPBBD(ParallelBasedBPalgorithm)isgiven，itusesmanynetworkswhicharedifferentinlearningspeedtotrainbyparalle

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