前馈神经网络并行与串行实现的比较

在本文中，我们研究了当网络由反向传播算法训练时，前馈神经网络在晶片机阵列上的并行实现。考虑了两种实现transputer的方法：即处理器耕种方法和流水线方法。将并行实现的性能与486机器上使用N-X-N编码器/解码器作为基准问题的串行实现进行了比较。仿真结果表明，对于小型网络，串行实现的性能优于并行实现，但随着网络和训练集的大小变大，并行实现的训练时间比串行实现短。在transputer的两种实现方法中，流水线方法总是比处理器耕作方法产生更短的训练时间。