我正在使用AForge.NET ANN并在我的训练集上训练它。因为培训是单线程的，并且过程可能需要很长时间，所以我想知道是否可以运行多线程培训。
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分割我的训练集，每N个时期一次，将所有网络的权重合并为一，然后，将其复制到所有线程（所以下一个纪元将从新的权重开始）。
我似乎无法在AForge.NET中找到一个结合了两个（或更多）网络的方法。寻求有关如何开始实施过程的一些帮助。
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每N次迭代组合神经网络将无法正常工作。仅仅采用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。
真正唯一能够做到这一点的方法是修改AForge的培训以支持多线程。基本上要做到这一点，你需要映射渐变计算，然后对渐变进行减少求和。然后使用缩小的渐变来更新网络。
我在Encog Framework中实现了这个功能，它支持多线程（RPROP），并且具有C＃版本。 http://www.heatonresearch.com/encog