【摘 要】
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为应对大数据提出的挑战,在对海量数据进行处理分析时,需要大量计算资源与高效的机器学习算法。论文对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的云计算外包机制进行研究,
【机 构】
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国防科技大学计算机学院,中国人民解放军61070部队
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61672528,61303189,61232016,61170287,61363071);海南省自然科学基金(编号:617048)资助
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为应对大数据提出的挑战,在对海量数据进行处理分析时,需要大量计算资源与高效的机器学习算法。论文对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的云计算外包机制进行研究,提出了云计算环境下安全的ELM外包优化部署机制。该优化部署机制将ELM显式地分为私有部分和公有部分,可有效减少训练时间,并确保算法输入与输出的安全性。私有部分主要负责随机参数的生成以及隐层输出矩阵、输出权重矩阵与中间矩阵的求解。公有部分外包到云计算服务器中,由云计算服务商负责ELM算法中计算量最大的中间矩阵求逆操作。该中间矩阵的逆亦可作为证据以验证结果的正确性和可靠性。在CIFAR-10数据集上的实验结果表明,所提出的优化部署机制可以有效地减轻用户的计算量。
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