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神经网络训练过程中的高昂计算代价是有待克服的一个主要困难。作者把前馈多层神经网络的相继各层看做流水线的相继步骤,从而提出了一个在MIMD机器上实现的并行BP算法来提高误差反传递算法的效率。文章的最后,对BP算法的并行实现进行了分析,理论分析结果显示,多种神经网络结构都可有效地并行化。 相似文献
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