非均質環境における誤差逆伝播法の矩形分割によるマッピング手法(一般講演1)

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概要

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階層型ニューラルネットワークは様々な分野で広く応用されているが、その学習法のひとつである誤差逆伝播法の計算量は膨大である。そのため、処理時間短縮のために並列化の研究が数多<行われている。しかし、各プロセッサの能力が均質な環境を対象としたものが多く、能力が非均質な環境では能力の低い計算機に全体の性能が制限される。本研究では、非均質環境における適切な処理の割当てのために誤差逆伝播法の並列化を矩形分割問題としてモデル化する。各プロセッサが担当する処理を矩形で表すことで、能力に応じた正確な計算の分配と通信時間を、容易に考慮することができる。その上で、通信時間が最小となる分割を選択するシンプルな手法を提案する。また、実験によりその有効性を確認する。
社団法人情報処理学会の論文
2004-12-17

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