×
何塞·卡斯特罗;秘书，吉米;迈克尔·乔治奥普洛斯;罗纳德·德马拉;乔治·阿纳诺斯托普洛斯;阿韦利诺州冈萨雷斯

无匹配跟踪的Fuzzy ARTMAP流水线：正确性、性能界限和Beowulf评估。 （英语） Zbl 1158.68442号

神经网络。 20，第1号，109-128（2007）.
摘要：模糊ARTMAP神经网络已被证明是解决各种分类问题的良好分类器。然而，随着用于训练的模式数量的增加，模糊ARTMAP收敛到解决方案所需的时间迅速增加。在本文中，我们检查了模糊ARTMAP收敛到解所需的时间，并提出了一种基于流水线方法的粗粒度并行化技术，以加快训练过程。特别是，我们在没有匹配跟踪机制的情况下并行化了Fuzzy ARTMAP。我们提供了一系列定理和相关证明，显示了Fuzzy ARTMAP的特点，无需匹配跟踪，并行实现。在带有三个大型数据库的BEOWULF集群上运行的结果表明，随着管道中使用的处理器数量的增加，速度呈线性增长。用于我们实验的数据库是UCI机器学习库中的Forrest CoverType数据库和两个人工数据库，其中生成的数据是属于两个不同类别的16维高斯分布数据，具有不同的重叠量（5%和15%）。

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68吨10 模式识别、语音识别

关键词：

模糊ARTMAP;数据挖掘;贝奥武夫簇;流水线;网络分区

软件：

UCI-毫升;冲刺;模糊ARTMAP;4.5条;SLIQ公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Castro}等人，神经网络。20，第1号，109--128（2007；Zbl 1158.68442）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 阿格拉瓦尔，R。；Srikant，R.，《在大型数据库中挖掘关联规则的快速算法》（Bocca，J.B.；Jarke，M.；Zaniolo，C.，《第二十届超大数据库国际会议论文集》（1994），Morgan Kaufmann:Morgan Koufmann Santiago，智利），487-499
[2] Anagostopoulos，G.（2000年）。机器学习自适应共振理论的新方法。未发表的博士学位论文。计算机工程，UCF；Anagostopoulos，G.（2000年）。机器学习自适应共振理论的新方法。未发表的博士学位论文。UCF计算机工程
[3] 阿纳格诺斯托普洛斯，G.C。；Georgiopoulos，M.，（用于增量无监督和有监督学习的椭球ART和ARTMAP。用于增量无指导和有监督的学习的椭球ART与ARTMAP，IEEE-INNS-ENNS会议录，第2卷（2001年），IEEE-INNS-ENNS:IEEE-INNS ENNS华盛顿特区），1221-1226
[4] Anagostopoulos，G.C.和Georgiopoulos，M.（2003）。测试了匹配跟踪在模糊ARTMAP训练中的实用性。在第七届基于知识的智能信息和工程系统国际会议; Anagostopoulos，G.C.和Georgiopoulos，M.（2003）。测试了匹配跟踪在模糊ARTMAP训练中的实用性。在第七届基于知识的智能信息和工程系统国际会议
[5] Asanović，K。；贝克，J。；金斯伯里，B。；摩根，N。；约翰逊，D。；Wawrzynek，J.，《用SPERT-II训练神经网络》，（编辑，P.S.；Sundararajan，N.，《人工神经网络的并行架构：范例和实现》（1998），IEEE计算机社会出版社和John Wiley and Sons）
[6] Blackard，J.A.（1999）。神经网络和判别分析在森林覆盖类型预测中的比较。未发表的博士学位论文。科罗拉多州立大学森林科学系；Blackard，J.A.（1999）。神经网络和判别分析在森林覆盖类型预测中的比较。未发表的博士学位论文。科罗拉多州立大学森林科学系
[7] Carpenter，G.A。；Grossberg，S。；马库森，N。；雷诺兹，J.H。；Rosen，D.B.，Fuzzy ARTMAP:模拟多维映射增量学习的神经网络架构，IEEE神经网络汇刊，3，5，698-713（1992）
[8] Carpenter，G.A。；Grossberg，S。；Reynolds，J.H.，（Fuzzy ART:一种用于快速、稳定分类模拟模式的自适应共振算法。Fuzzy ART:一种自适应共振算法，用于快速、平稳分类模拟模式，国际神经网络联合会议，IJCNN’91，第二卷（1991），IEEE-INNS-ENNS:IEEE-INNS西雅图，华盛顿），411-416
[9] Carpenter，G.A。；Markuzon，N.，ARTMAP-IC和医学诊断：实例计数和不一致案例，神经网络，11793-813（1998）
[10] Carpenter，G.A。；Ross，W.D.，ART-EMAP:通过证据积累进行物体识别的神经网络架构，IEEE神经网络汇刊，6，5，805-818（1995）
[11] 考德尔，T.P。；Healy，M.J.，（LAPART-2体系结构的泛化研究。LAPART-1体系结构的通用化研究，神经网络国际联合会议，第3卷（1999），IEEE-INNS-ENNS:IEEE-INNS ENNS华盛顿特区），1979-1982
[12] Kasuba，T.，简化模糊ARTMAP，人工智能专家，18-25（1993）
[13] 金·R。；冯，C。；Shutherland，A.，STATLOG:大型现实问题分类算法的比较，应用人工智能，9，3，259-287（1995）
[14] 柯克帕特里克，S。；Stoll，E.，一种非常快速的移位寄存器序列随机数生成器，计算物理杂志，40517-526（1981）·Zbl 0458.65003号
[15] 马尔卡尼，A。；Vassiliadis，C.A.，超立方体上模糊ARTMAP神经网络范式的并行实现，专家系统，12，1，39-53（1995）
[16] Mangasarian，O。；Solodov，M.，通过非单调扰动最小化的串行和并行反向传播收敛，优化方法和软件，4，2，103-116（1994）
[17] Manolakos，E.S.，处理器环结构上ART1神经网络的并行实现，（Sundararajan，N.；Saratchandran，P.，神经网络的并行结构：范式和实现（1998），IEEE计算机学会出版社和John Wiley and Sons）
[18] 梅塔，M。；阿格拉瓦尔，R。；Rissanen，J.，《SLIQ:数据挖掘的快速可扩展分类器》，（Extending Database Technology（1996），Springer:Springer Avignon，France），18-32
[19] 佩特里迪斯，V。；卡布拉索斯，V.G。；弗拉戈，V.G。；Kehagais，A.，（使用（sigma）-FLNMAP神经网络进行文本分类。使用（signa）-FLMAP神经网络的文本分类，神经网络国际联合会议论文集，第2卷（2001），IEEE-INNS-ENNS:IEEE-INNS ENNS华盛顿特区），1362-1367
[20] Quinlan，J.R.，C4.5：机器学习程序（1993），Morgan Kaufmann:Morgan Koufmann San Mateo，California
[21] Rumelhart，D.E。；辛顿，G.E。；Williams，R.J.，通过错误传播学习内部表征，（并行分布式处理：认知微观结构的探索：第1卷：基础（1986）），318-362
[22] Shafer，J.C。；阿格拉瓦尔，R。；Mehta，M.，VLDB，SPRINT：用于数据挖掘的可扩展并行分类器，（Vijayaraman，T.M.；Buchmann，A.P.；Mohan，C.；Sarda，N.L.，Proc.22nd int.conf.very large databases（1996），Morgan Kaufmann:Morgan Koufmann Bombay，India），544-555
[23] Simpson，P.K.，Fuzzy Min-Max神经网络第1部分：分类，IEEE神经网络汇刊，3，5，776-786（1992）
[24] Taghi，M。；巴格米什，V。；Pavesic，N.，《快速简化模糊ARTMAP网络》，《神经处理快报》，第17期，第273-316页（2003年）
[25] Torresen，J.、Nakashima，H.、Tomita，S.和Landsverk，O.（1995）。前馈神经网络到MIMD计算机的一般映射。在IEEE神经网络国际会议论文集; Torresen，J.、Nakashima，H.、Tomita，S.和Landsverk，O.（1995）。前馈神经网络到MIMD计算机的一般映射。在IEEE神经网络国际会议论文集
[26] 托雷森，J。；Tomita，S.（Sundararajan，N.；Saratchandran，P.，《人工神经网络的并行架构：范例和实现》（1998），IEEE计算机社会出版社和John Wiley Sons），41-118
[27] 加州大学欧文分校（2003年）。UCI机器学习库。http://www.icf.uci.edu/mlearn/MLRepository.html; 加州大学欧文分校（2003年）。UCI机器学习库。http://www.icf.uci.edu/mlearn/MLRepository.html
[28] Williamson，J.R.，Gaussian ARTMAP:一种用于噪声多维地图快速增量学习的神经网络，神经网络，9，5，881-897（1996）
[29] Zhang，D.，并行VLSI神经系统设计（1998），Springer·Zbl 0928.68089号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。