ヘテロなクラスタ環境に適した並列誤差逆伝搬アルゴリズム(数値計算2)
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概要
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ニューラルネットワークの学習法である誤差逆伝搬アルゴリズムには様々な並列アルゴリズムが存在するが,どの方法を見ても,各計算機内の計算処理の重さと計算機間の通信量によって実行速度が決まると言える.一般的に誤差逆伝搬アルゴリズムをそのまま並列化すれば膨大な通信量を避けられない.本論文で提案するアルゴリズムは,中間層のニューロンを基準に負荷分割をすることで,能力の異なる計算機からなる並列計算機でも効率的に計算出来る.また,一部の通信を省略することで高速化を図る.通信の一部を省略しても,学習可能であることを実験的に示す.
- 2006-06-12
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