| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 表格索引 | 第12-13页 |
| 主要符号对照表 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 并行学习概述 | 第14-15页 |
| 1.2 最小最大模块化网络 | 第15-16页 |
| 1.3 论文安排 | 第16-18页 |
| 第二章 MapReduce 并行计算框架 | 第18-29页 |
| 2.1 MapReduce 计算模型 | 第18-24页 |
| 2.1.1 函数式程序语言中的 map 函数与 reduce 函数 | 第18-19页 |
| 2.1.2 MapReduce 计算流程 | 第19-22页 |
| 2.1.3 MapReduce 与 map 函数、reduce 函数的关系 | 第22-24页 |
| 2.2 MapReduce 计算框架的实现 | 第24-28页 |
| 2.2.1 并行化 GroupBy 过程 | 第24-26页 |
| 2.2.2 并行化 MapReduce 计算流程 | 第26-27页 |
| 2.2.3 MapReduce 计算流程的时间复杂度 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 高斯零交叉函数最小最大模块化网络 | 第29-42页 |
| 3.1 最小最大模块化网络 | 第29-32页 |
| 3.1.1 问题分解 | 第29-30页 |
| 3.1.2 并行处理子问题 | 第30-31页 |
| 3.1.3 最小最大合并原则 | 第31-32页 |
| 3.2 高斯零交叉函数 | 第32-33页 |
| 3.3 高斯零交叉函数最小最大模块化网络 | 第33-35页 |
| 3.4 基于 MapReduce 的高斯零交叉函数最小最大模块化网络 | 第35-38页 |
| 3.4.1 完全分布的 M~3-GZC-MR | 第35-37页 |
| 3.4.2 正类分布的 M~3-GZC-MR | 第37-38页 |
| 3.5 实验与分析 | 第38-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 高斯零交叉函数最小最大模块化网络的结构修剪 | 第42-61页 |
| 4.1 M~3-GZC 的接收域 | 第42-45页 |
| 4.2 M~3-GZC 的模块修剪 | 第45-47页 |
| 4.2.1 M~3-GZC-MP 的修剪算法 | 第45-46页 |
| 4.2.2 M~3-GZC-MP 的分类算法 | 第46-47页 |
| 4.3 M~3-GZC 的接收域修剪 | 第47-51页 |
| 4.3.1 M~3-GZC-FP 的修剪算法 | 第49页 |
| 4.3.2 M~3-GZC-FP 的分类算法 | 第49-51页 |
| 4.3.3 M~3-GZC 的模块修剪与接收域修剪比较 | 第51页 |
| 4.4 M~3-GZC 的近似修剪 | 第51-52页 |
| 4.4.1 M~3-GZC-AP 的修剪算法 | 第52页 |
| 4.4.2 M~3-GZC-AP 的分类算法 | 第52页 |
| 4.5 实验与分析 | 第52-57页 |
| 4.5.1 双螺旋问题 | 第53-55页 |
| 4.5.2 异或问题 | 第55-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-61页 |
| 第五章 最小最大模块化 LIBLINEAR 以及文本分类问题 | 第61-74页 |
| 5.1 最小最大模块化 LIBLINEAR | 第61-63页 |
| 5.1.1 问题分解策略 | 第61-62页 |
| 5.1.2 子问题求解 | 第62-63页 |
| 5.2 文本分类简介 | 第63-67页 |
| 5.2.1 特征选择 | 第64-66页 |
| 5.2.2 特征提取 | 第66-67页 |
| 5.3 实验与分析 | 第67-71页 |
| 5.3.1 实验数据 | 第67-68页 |
| 5.3.2 两类问题 | 第68-71页 |
| 5.3.3 多标号问题 | 第71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-74页 |
| 第六章 全文总结 | 第74-76页 |
| 6.1 本文的贡献 | 第74-75页 |
| 6.1.1 M~3-GZC | 第74页 |
| 6.1.2 M~3-LIBLINEAR | 第74-75页 |
| 6.2 进一步的研究工作 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第82页 |
