首頁(yè) > 期刊 > 人文社會(huì)科學(xué) > 社會(huì)科學(xué)II > 教育綜合 > 荊楚理工學(xué)院學(xué)報(bào) > 基于多層感知器的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式協(xié)同訓(xùn)練方法研究 【正文】
基于多層感知器的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式協(xié)同訓(xùn)練方法研究
饒緒黎; 陳志德; 林晶; 林峰 福州職業(yè)技術(shù)學(xué)院阿里巴巴大數(shù)據(jù)學(xué)院; 福建福州350108; 福建師范大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院; 福建福州350108
- 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)
- 多層感知器
- tensorflow
- 分布式協(xié)同訓(xùn)練
- 分類
摘要：為了提高分散在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)各個(gè)節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的準(zhǔn)確度和時(shí)效性,采用多層感知器分類算法訓(xùn)練數(shù)據(jù),并將分類算法部署在TensorFlow分布式集群上,以實(shí)現(xiàn)協(xié)同訓(xùn)練。結(jié)果表明本算法與傳統(tǒng)算法相比,準(zhǔn)確率能控制在95%以上,訓(xùn)練時(shí)間縮短了65.8%,具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
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荊楚理工學(xué)院學(xué)報(bào)
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