基于Spark的大规模RNNLM系统
日期：2016.01.01 点击数：3
【类型】学位论文
【作者】李克强
【关键词】 分布式计算 递归神经网络 自然语言处理 Spark
【学位授予单位】江苏大学
【摘要】自然语言处理作为人工智能中的重要问题,一直是研究与开发的热点;其中基于递归神经网络的语言模型(RNNLM)具有非常强大的功能和鲁棒性,但由于传统计算技术和计算系统的限制,难以构建大规模的RNNLM系统,制约了RNNLM的准确性等。本文在分析现有串行和基于GPU的RNNLM系统的基础上,针对影响RNNLM中计算量的因素,在Spark平台上,设计了面向大规模RNNLM的结构。改变了通过提高矩阵计算速度提高RNNLM系统性能的方式,模拟生物神经网络的并行特性,设计了基于并行神经元的RNNLM,以逻辑神经元为单位
【学位年度】2016-01
【学位名称】硕士
【分类号】TP183;|TP391.1
【导师姓名】蔡涛
【全文挂接】 获取全文
相关文章
- 1、Ca掺杂Pr-123及其相关体系的高压合成和超导电性 作者：李克强 年份：2000
- 2、技术结构及其与产业结构的相关性研究 作者：李克强 年份：1989
- 3、切變稀化效應對黏性流體在同心旋轉球體間流動現象之影響 作者：閔俊國 年份：1982
- 4、汽车车内噪声特性的研究 作者：李克强 年份：1995
- 5、汽车车内噪声测试分析系统的开发与应用 作者：李传兵 年份：1998
- 6、汽车振动模态分析在IBM-PC/ZT微机系统上的实现 作者：李克强 年份：1988