基于MapReduce模型的Hopfield神经网络联想记忆算法

Hopfield神经网络以良好的联想记忆功能、容错性而得到广泛的应用。然而,云计算平台下,面对海量数据时它并不能在单机上存储高维度模式以及获得良好的性能。另外,传统的联想记忆网络数据分布存储,使得MapReduce结构可以很好地解决并行化和分布性的问题。根据以上原理,提出一种MRHAM(MapReduce-based Hopfield Network for Association Memory)算法,对传统的Hopfield联想记忆算法采用MapReduce架构实现大规模并行化处理。通过实验验证在大规模数据量下获得比传统Hopfield联想记忆算法更好的性能,对于海量数据的基于内容存储、联想记忆有重要意义。

HOPFIELD NEURAL NETWORK ASSOCIATIVE MEMORY ALGORITHM BASED ON MAPREDUCE MODEL