文件名称:
一种Spark下分布式DBN并行加速策略
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文件大小: 320kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-07
详细说明:Spark下分布式深度信念网络(Distributed Deep Belief Network, DDBN)存在数据倾斜、缺乏细粒度数据置换、无法自动缓存重用度高的数据等问题,导致了DDBN计算复杂高、运行时效性低的缺陷.为了提高DDBN的时效性,提出一种Spark下DDBN数据并行加速策略,其中包含基于标签集的范围分区(Label Set based on RangePartion, LSRP)算法和基于权重的缓存替换(Cache Replacement based on Weight,CRW)算法.通过LSRP算法解 决数据倾斜问题,采用CRW 算法解决RDD(Resilient Dist
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