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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.