基于Spark的OS-ELM并行化算法
[Abstract]:An improved algorithm for parallel processing of online continuous limit learning machines (CLMs) is proposed to solve the problem of elastic distributed data set parallel computing framework based on Spark platform. By using the dependence relation between the matrix of separated on-line continuous ultimate learning machine, the highly complex matrix in large-scale data is distributed to the parallel computing in Spark cluster, and the hidden layer output matrix of multiple incremental data blocks is computed in parallel. The accelerated solution of matrix by OS-ELM is realized. The experimental results show that the algorithm can effectively shorten the learning time and improve big data's ability to expand.
【作者單位】: 西安郵電大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項目(61572399) 陜西省科技新星資助項目(2013KJXX-29)
【分類號】:TP338.6
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,本文編號:2205722
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