2部グラフ構造ニューラルネットワークの性能について

概要

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大規模の相互結合型ニューラルネットワークを十分な速度で動作させるには,ニューラルネットワークのハードウェア化が不可欠である.ニューラルネットワークのハードウェア化に関して多くの研究が行われているが,大規模な相互結合型ニューラルネットワークをハードウェア化することは非常に困難な状況にあると言える.また,相互結合型ニューラルネットワークの計算手法自体にも多くの問題があり,現状では十分な能力を持っているとは言いがたい.本論文では,相互結合型ニューラルネットワークのハードウェア化を支援し,またネットワーク自体の能力を向上させるために,2部グラフ構造のネットワークトポロジーを用いる.まず,ハードウェア化に関する問題と相互結合型ニューラルネットワークの計算手法がもつ問題点を指摘し,それらの多くを2部グラフ構造のネットワークトポロジーと新しく提案する学習アルゴリズムによって改善できることを示す.また,2部グラフ構造ボルツマンマシンを用いて連想記憶のシミュレーションを行い,その学習能力と結合の障害に対する頑強性を検討する.
社団法人電子情報通信学会の論文
1994-02-25