2-204 SOM の並列学習とそのデータ駆動型プロセッサへの実装に関する研究
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概要
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The self-organizing map is a popular tool for data analysis. However, the execution time of the training phase is high for many application domains that either deal with very large data sets or require real-time responses. In order to resolve these problems, several parallel processing schemes were proposed. We previously developed a new parallel training algorithm called GIPM. In this paper, we demonstrate the effectiveness of GIPM when implemented on a latest version of the data-driven multiprocessor system. Comparisons with a typical implementation of SOM are also given.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2002-11-14
著者
-
THAWONMAS Ruck
立命館大学大学院 理工学研究科
-
岩田 誠
高知工科大学大学院工学研究科
-
Thawonmas Ruck
立命館大 大学院理工学研究科
-
岩田 誠
高知工科大学
-
福永 諭
高知工科大
-
Thawonmas Ruck
立命館大学 理工学研究科
-
THAWONMAS Ruck
立命館大
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