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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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1 篇 zhejiang univ te...

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1 篇 chen qingzhang
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1 篇 yungang lai
1 篇 jianghong han
1 篇 qingzhang chen

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检索条件"主题词=Distributed Backpropagation algorithm"

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排序：

A implementation for distributed backpropagation using CORBA architecture

A implementation for distributed backpropagation using CORBA...

引用

5th IEEE International Conference on Cognitive Informatics (ICCI 2006)

作者： Chen, Qingzhang Lai, Yungang Han, Jianghong Hefei Univ Technol Hefei Peoples R China Zhejiang Univ Technol Zhengzhou Peoples R China

ISBN: (纸本)9781424404759

Learning plays an important role in neural computing, hut it takes long time when the input data set is large and complex. Many papers have proposed how to implement learning algorithms on parallel machines or a cluster of computers to reduce learning time in the past. In this article, we present a distributed backpropagation learning that distributes the data set to learn in a cluster of computers. Our experiment results reveal that the error calculated by it is closer with the convention pattern mode backpropagation learning, and the time used by it is faster when the data is complex. Due to that the development and maintenance of distributed applications using conventional techniques are time-consuming, and that the applications may not be extensible, we use the CORBA technique as our implementation middleware. Thus, we can efficiently implement our distributed backpropagation learning on a cluster of computers.

关键词： distributed backpropagation algorithm neural network CORBA

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A Implementation for distributed backpropagation using CORBA Architecture

A Implementation for Distributed Backpropagation using CORBA...

引用

Firth IEEE International Conference on Cognitive Informatics(第五届认知信息国际会议)

作者： Qingzhang Chen Yungang Lai Jianghong Han Hefei University of Technology Zhejiang University of Technology Zhejiang University of Technology Hefei University of Technology

ISBN: (纸本)1424404754

Learning plays an important role in neural computing, but it takes long time when the input data set is large and complex. Many papers have proposed how to implement learning algorithms on parallel machines or a cluster of computers to reduce learning time in the past. In this article, we present a distributed backpropagation learning that distributes the data set to learn in a cluster of computers. Our experiment results reveal that the error calculated by it is closer with the convention pattern mode backpropagation learning, and the time used by it is faster when the data is complex. Due to that the development and maintenance of distributed applications using conventional techniques are time-consuming, and that the applications may not be extensible, we use the CORBA technique as our implementation middleware. Thus, we can efficiently implement our distributed backpropagation learning on a cluster of computers.

关键词： distributed backpropagation algorithm Neural Network CORBA.

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