不要な結合重みを削除するニューラルネットワーク専用ハードウェア

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概要

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本稿では、ランダムスパースな重み行列を持つニューラルネットワークを、効率的に実装する専用ハードウェアを提案する。この専用ハードウェアは、学習の途中で零に近い結合重みを削除していくという特徴を持つ。不要な結合重みの削除によって、次第に一回の学習にかかる時間が短縮され、学習に要する全体の実行時間を短縮することができる。また、ネットワークの結合形態が大規模で且つ不規則であるような問題にも、容易に対応できる柔軟性を持つ。この専用ハードウェアのソフトウェアシミュレータを作成し、結合重みの削除によって実行時間か短縮されることを確認した。
社団法人電子情報通信学会の論文
1996-01-31

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