疎な結合を持つ相互結合型神経回路網の動的データ駆動型並列実現法

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概要

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本研究の目的は、大規模な相互結合型神経回路網の高速模擬手法の確立にある。既に、我々は動的データ駆動型プロセッサを用いた相互結合型神経回路網の高速模擬手法を提案しているが、ここでは、神経回路網の結合が疎であることを利用してさらに高速な模擬を行なう手法を提案し、評価する。動的データ駆動型処理方式は、自然な形で複数の入力データ組をパイプライン的に処理できること、また、文脈の切り換えが頻繁に起こるような処理でもパイプラインの乱れがないなどの特徴を持つ。従って、マルチプロセッサ化すれば、プロセッサ内での演算とプロセッサ間の通信をオーバーラップさせることによって、プロセッサ間の通信がボトルネックとならないため、神経回路網が本来持っているような粒度の細かな並列処理を効率的に実現できる。
一般社団法人情報処理学会の論文
1992-09-28

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