カオス時系列予測問題に対するアンサンブル自己生成ニューラルネットワークの並列特性について
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概要
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自己生成ニューラルネットワーク(self-generating neural networks : SGNNs)は与えられた訓練データから自動的に自己生成ニューラル木(self-generating neural tree : SGNT)を高速に生成することで訓練データの特徴空間を木構造内に写像する.SGNNsを実変数写像であるカオス時系列予測問題に適用する場合, 訓練データの提示順をランダムに入れ換えて複数のSGNTを個別に生成させ, それらのテストデータに対する出力の平均を全体のネットワークの出力値とするアンサンブル自己生成ニューラルネットワーク(ensemble SGNNs : ESGNNs)により予測精度の改善が可能であるが, 単一のプロセッサで計算する場合, 使用するSGNNsの数に比例して処理時間が増大する.本論文では, カオス時系列予測問題を対象に, MIMD型の並列計算機上で各ノードプロセッサに一つのSGNNを割り当てたESGNNsのノードプロセッサ数に対する予測精度の改善特性, 並列効率を検討する.実験結果より, アンサンブルに使用するノードプロセッサ数を増やすことで理想的な並列効率に近い処理時間で予測精度が改善されることがわかった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-11-17
著者
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