大規模並列計算システム上での画像理解に向けてのネオコグニトロンの性能予測
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概要
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人間は視覚情報の認識・理解を並列処理により瞬時に行うことができる.現状の計算機で画像理解を行う場合に,実用的な時間で処理を完了するには脳に習って並列処理を行う必要がある.このため視覚認識のニューラルネットであるネオコグニトロンを並列計算機上に実現し,その並列化の特性を定量的に分析した.また,その結果から画像の認識・理解にあった並列計算システムのアーキテクチャを提案する.ネオコグニトロンの計算は画像間の演算を繰り返すことによって実現できる.我々はMIMD型計算機上で入力画像をプロセッサ(PE)数に分割して各部分画像を並列に計算する手法をとった.しかし測定の結果,単純にPEを増やすだけではPE間の通信がネックとなって大規模な並列計算システムでは性能が向上しないことが予測された.そのことを踏まえ,大規模並列計算システムにあった画像の認識・理解の並列処理の手法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1995-02-25
著者
-
佐藤 克巳
東京農工大学総合情報処理センター
-
大森 隆司
東京農工大学工学研究科
-
大森 隆司
東京農工大学 生物システム応用科学研究科/新技術事業団さきがけ研究21
-
高橋 英樹
ソニー株式会社
-
岩瀬 雅寛
東京農工大学工学部
-
松本 隆一郎
パイオニア株式会社
-
佐藤 克巳
東京農工大学 総合情報処理セ
-
佐藤 克巳
東京農工大学 総合情報メディアセンター
-
大森 隆司
東京農工大学
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