一个新的神经网络模型,用于大数据分类的分布式进化方法
K Haritha1, S Shailesh2, M V Judy3
1Department of Computer Applications, Cochin University of Science and Technology, Cochin, Kerala, India. haritha.kaladharan68@gmail.com.
本研究介绍了人工神经网络 (ANN) 学习的分布式遗传算法,显著提高了大数据处理效率. 与传统技术相比,新方法加快了趋同,提高了准确性.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 技术进步导致了大量的数据集,特别是在医疗保健领域.
- 人工神经网络 (ANN) 对于各种任务是有效的,但面临着大数据的融合挑战.
- 反向传播是一种常见的ANN学习技术,在大型数据集上存在缓慢的融合问题.
研究的目的:
- 为ANN提出一个针对大数据挑战而定制的新型学习算法.
- 为了解决传统ANN学习方法的缓慢融合问题.
主要方法:
- 分布基因算法 (GA) 被整合到ANN学习过程中.
- 生物灵感优化方法GA与分布式学习并行.
- 拟议的算法使用不同的数据集进行了评估.
主要成果:
- 基于分布式GA的ANN学习算法在大数据的传统方法上表现出优异的性能.
- 收时间和准确度的显著改善.
- 拟议的模型实现了大约80%的计算时间的改进.
结论:
- 拟议的分布式遗传算法为ANN用大数据学习提供了高效和有效的解决方案.
- 这种方法提高了机器学习模型的速度和准确性.
- 这些发现表明了优化大规模数据分析的有希望的方向.
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