基于MapReduce模型的Hopfield神经网络联想记忆算法.pdf

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1、第30卷第8期计算机应用与软件Vo1．3ONo．82013年8月ComputerApplicationsandSoftwareAug．2013基于MapReduce模型的Hopfield神经网络联想记忆算法曾日俊r欠(长江师范学院数学与计算机学院重庆4081O0)摘要Hopfield神经网络以良好的联想记忆功能、容错性而得到广泛的应用。然而，云计算平台下，面对海量数据时它并不能在单机上存储高维度模式以及获得良好的性能。另外，传统的联想记忆网络数据分布存储，使得MapReduce结构可以很好地解决并行化和分布性的问题。根据以上原理

2、，提出一种MRHAM(MapReduce—basedHopfieldNetworkforAssociationMemory)算法，对传统的Hopfield联想记忆算法采用MapReduee架构实现大规模并行化处理。通过实验验证在大规模数据量下获得比传统Hopfield联想记忆算法更好的性能，对于海量数据的基于内容存储、联想记忆有重要意义。关键词MapReduceHopfield联想记忆云平台大规模数据中图分类号TP183文献标识码ADOI：10．3969／j．issn．1000—386x．2013．08．072HoPFIELDN

3、EURALNETWoRKASSoCIATIVEMEMoRYALGoIUTHMBASEDoNMAPREDUCEMoDELZengJun(CollegeofMathematicsandCompu~rScience，YangtzeNormalUniversity，Chongqing408100，China)AbstractHopfieldnetworkisawidelyusedneuralnetworkforitsexcellentperformanceinassociativememoryandfaulttolerafltprope

4、rty．However，oncloudcomputingplatform，itisnotabletostorehigh-dimensionalmodeinasinglecomputerandtoacquiregoodperformancewhencomeacrossmassivedata．Besides，thedatastorageintraditionalassociativememorynetworksisdistributed，thisenablestheMapReducestructurecanwellsolvethep

5、arallelisationanddistributionproblems．Accordingtotheprincipleabove，weputforwardanalgorithmofMRHAM(MapReduce-basedHopfieldNetworkforAssociativeMemory)whichusesMapReducearchitecturetoimplementlarge·scaleparallelisedprocessingontraditionalHopfieldassociativememoryalgori

6、thm．ItisverifiedthroughexperimentthattheperformanceofMRHAMalgorithmacquiredinmassiveamountofdataisbetterthanthatofthetraditionalHopfieldassociativememoryalgorithm；thishasimportantsignificancetomassivedataforcontent—basedstorageandassociativememory．KeywordsMapReduceHo

7、pfieldAssociativememoryCloudcomputingMassivedata是针对大规模数据集下提供各类并行化机器学习算法，目前该0引言项目已经有效应用于云平台，成功实现各种海量数据机器学习、数据挖掘任务。然而并不是所有机器学习算法都进行了并行化Hopfield神经网络是一种应用十分广泛的单层反馈神经网实现，依然有一些重要的机器学习算法需要处理大规模数据而络，它具有良好的优化能力和联想记忆能力，广泛用于优化计算传统算法不适合于云平台。这类算法的并行化研究对于云平台和联想记忆。然而，随着数据规模的日益增长，该算

8、法以串行迭下的机器学习、数据挖掘等应用有重要意义。代方式难以获得较快效率。因此对该算法在大规模数据平台下神经网络作为最常用的机器学习算法之一，它的并行化实的并行化研究就十分必要。云计算是处理大规模数据的主流平现早就受到学者的重视。目前对神经网络的并行化主要在常用