TIP-4Pにおけるニューロ処理方式
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概要
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ニューラルネットワークは、学習能力による適応性と汎用性から各分野でその応用が期待され、盛んに研究が進められている。しかし、学習に時間がかかる上、試行錯誤的な実験が多く、処理時間が研究のネックとなっている。ところが層構造のネットワークでは同一層内の各ユニットは独立であり、さらにユニット内の積和演算も並列性を有している。この並列性を十分に引き出すことにより処理時間短縮が可能となる。ただし、このネットワーク構造における逆伝播学習は各ニューロンユニットの計算にネットワーク全体のデータが必要であり、複数のプロセッサ間でのデータ交換が避けられない。筆者らは、データフロープロセッサImPPを64個実装した大規模画像処理システムTI P-4Pを既に開発した。今回これを用いてニューラル・ネットワークのうち逆伝播学習アルゴリズムの処理方法の検討を行った。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1989-10-16
著者
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