1995年MIMD机器上的流水化BP算法优化与并行化研究

在1995年的论文《MIMD机器上流水化BP算法的实现》中，作者平先福和杨武杰针对神经网络训练过程中的计算成本问题提出了创新的解决方案。他们将前馈多层神经网络的各个层视为流水线式的步骤，从而在MIMD（多指令流、多数据流）机器架构上实现了并行化的误差反向传播（BP）算法。这种方法旨在提升算法的效率，因为传统的BP算法由于其收敛速度慢和计算量大而备受挑战。 论文的核心在于提出了一种流水化策略，允许不同层次的处理器同时执行计算，甚至在同一层次内也能并行处理。这种并行化设计考虑到了数据通信，通过优化通信方法来减少对学习速度的影响。作者强调，他们的工作不仅关注了处理器数量、每个处理器中神经元的数量、网络的层数以及迭代次数等参数的选择，这些都对收敛速度有直接影响。 论文中提到的并行处理方法并非孤立存在，而是对当时已有的并行BP算法的拓展。例如，Alain、Gerard和Claud基于矩阵乘法的特性提出了一种划分神经网络的并行算法；Louis和Elizabeth则利用工作站作为并行节点，构建了MIMD并行BP模型。这些研究者们都在寻求通过并行计算加速神经网络的训练过程。 多层前馈神经网络（MLP）因其广泛的应用，成为论文的重点讨论对象。其性能取决于网络结构和权重的设置，而并行BP算法的实现则为优化这些因素提供了可能。通过在MIMD机器上的实践，作者展示了如何在实际硬件环境中实现高效的神经网络训练，这对于当时的神经网络研究来说是一次重要的技术突破。 这篇论文不仅介绍了流水化BP算法的具体实现方法，还探讨了其在MIMD环境中的优势，以及如何根据特定参数调整来优化算法性能。这对于理解早期神经网络训练的并行化策略以及推动该领域后续研究具有重要意义。