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| 題 名 | 導入LM法之平行倒傳遞演算法=A Parallel Back-Propagation Algorithm with the Levenberg Marquardt Method |
|---|---|
| 作 者 | 趙景明; 梁淑芳; | 書刊名 | 資訊管理展望 |
| 卷 期 | 8:2 民95.12 |
| 頁 次 | 頁85-108 |
| 分類號 | 312.2 |
| 關鍵詞 | 類神經網路; 倒傳遞演算法; 平行處理; Artificial neural network; Back-propagation algorithm; Levenberg-marquardt; Block_cyclic; Parallel processing; |
| 語 文 | 中文(Chinese) |
| 中文摘要 | 傳統的倒傳遞類神經網路採用最陡坡降法(Steepest Descent Method)來訓練與更新權值,具有以下缺點:(1)容易收斂至局部最小值(Local Minima);(2)權值更新速率慢,學習時間長;(3)可能造成發散結果。 基於上述倒傳遞類神經網路的缺點, 本文提出LM-HLP (LevenbergMarquardt-Hidden Layer Partition)演算法,希望將傳統倒傳遞演算法加以改良。將傳統的倒傳遞演算法原本採用的最陡坡降訓練法則,改採用Levenberg Marquardt (LM)訓練法則,並且使用批次學習法來訓練倒傳遞類神經網路,加上Block_Cyclic 分佈方法將輸入的大量資料平均分配到各處理器上,以平行處理的方式執行倒傳遞的學習演算法。本文所提出之LM-HLP 演算法可以讓倒傳遞類神經網路的學習過程更有效率且讓結果不易陷入局部最小值。 |
| 英文摘要 | Traditional Back Propagation Network (BPN) adopts the steepest descent method to train and update weight values. It has the following shortcomings: (1) apt to convergence to local minima (2) slowly updated weight values and long learning time (3) possibly causing divergent results if the learning speed value increases too much too fast. Duo to the above shortcomings of the traditional BPN, this paper proposes the Levenberg Marquardt-Hidden Layer Partition (LM-HLP) algorithm to improve the traditional BPN. We use the Levenberg Marquardt method in BPN to substitute for the steepest descent training method. In addition, we use the batch learning method to load the dataset and use the block_cyclic distribution method to divide the dataset to processors averagely. Finally, we implement the BP learning algorithm by the parallel processing method. The LM-HLP algorithm proposed in this paper not only makes the learning process of BPN more efficient but also makes it more difficult to trap into local minimum. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。