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為提高大樣本集情況下BP神經網絡的訓練效率，提出了一種基于局部收斂權陣進化的BP神經網絡MapReduce訓練方法，以各Map任務基于其輸入數據分片訓練產生的局部收斂權陣作為初始種群，在Reduce任務中通過種群進化，選取適應度最高的權陣作為Map任務下一輪訓練的初始權陣，直至該權陣對所有輸入數據分片收斂。實驗結果表明，與現有方法相比，該方法可有效避免MapReduce訓練BP神經網絡時容易陷入局部收斂的問題，并大大減少訓練時間。
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