8隣接プロセッサ・アレイによるニューラルネットワークの並列処理
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概要
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これまでにさまざまなモデルのニューラルネットワークが提案され、基礎的な研究や解析が行われる一方で、パターン認識や連想記憶なで多くの分野に渡ってアプリケーションへの応用も行われるようになってきた。ニューラルネットワークは学習に膨大な時間を必要とするので、改良や試行錯誤をともなう研究やアプリケーションへの応用などにおいては、高速なシミュレータを必要とする。本論文は、大規模なBPモデル及びKohonenの自己組織化特徴マッピングモデルを8隣接プロセッサ・アレイ上で高速にシミュレートする並列処理アルゴリズムを提案する。本アルゴリズムは、ニューラルネットワークの本来持つ並列性を生かし、ニューロン間の"通信"を極力抑えることで高速な実行を実現している。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-02-24
著者
-
田中 昭吉
沖電気工業株式会社
-
丹野 州宣
山形大学工学部電子情報工学科
-
武田 利浩
山形大学工学部
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武田 利浩
山形大・工
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田中 昭吉
山形大・工
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丹野 州宣
山形大・工
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丹野 州宣
山形大学工学部
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