遺伝的アルゴリズムを併用したニューラルネットワークの並列学習 : 超並列計算機CP-PACSへの実装と評価
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概要
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ニューラルネットワークは多くのノード(神経細胞)の繰り返し計算を基本とするため, その高速処理には専用計算機(ニューロコンピュータ)や並列計算機を必要とする.我々は既に, データ並列とノード並列を用いたバックプロパゲーションの並列学習を提案し, 超並列計算機CP-PACSに実装して, その有効性を示した.しかし, 並列処理を活かした「解の質の向上(如何に良質な解に高速に到達するか)」に関しては, 議論していなかった.本報告では, 遺伝的アルゴリズムを用いることにより, 最適な解に高速に到達する手法を提案する.さらに, 提案手法をCP-PACSに実装し, 単純な並列学習と比較することによりその効果性を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1998-10-09
著者
-
安永 守利
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
安永 守利
日立中央研究所
-
安永 守利
筑波大学 電子・情報工学系
-
吉田 英嗣
筑波大学 大学院 工学研究科
-
吉原 郁夫
東北大学 大学院 工学研究科
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