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我正在使用 AForge.NET ANN 并在我的训练集上对其进行训练。因为训练是单线程的，而且这个过程可能需要很长时间，我想知道是否可以运行多线程训练。
因为在训练弹性反向传播网络时使用线程是一个问题，我想在不同的网络之间拆分我的训练集，并且每 N 个时期一次，将所有网络的权重合并为一个，然后，将其复制到所有线程(因此下一个时期将从新的权重开始)。
我似乎无法在 AForge.NET 中找到结合两个(或更多)网络的方法。寻求有关如何开始实现过程的帮助。
最佳答案
每 N 次迭代组合神经网络不会很好地工作。仅获取权重并将它们组合起来可能非常棘手。在某些方面，这就是遗传算法的交叉操作的工作原理。
真正做到这一点的唯一方法是修改 AForge 的训练以支持多线程。基本上要做到这一点，您需要映射梯度计算，然后对梯度进行归约求和。然后使用减少的梯度来更新网络。
我已经在 Encog 框架中实现了这个确切的东西，它支持多线程 (RPROP)，并且有一个 C# 版本。 http://www.heatonresearch.com/encog .
关于multithreading - 多线程 AForge.NET 培训，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16100908/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！