一時故障におけるSWCNNの耐故障化(セッション5:分散コンピューティング)
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概要
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セルラ・ニューラルネットワーク(Cellular Neural Networks:CNN)を用いて画像処理を行う場合にSmall-Worldネットワークのネットワークモデルを組み込むことにより,ノイズ除去やエッジ抽出など特定のタスクはよりよい画像処理が期待される.スモールワールドネットワークとは,旅先やパーティなどで出会った人と思いがけずに共通の知人を発見したりすることである.このネットワークの特徴として,流行や伝染病が伝わりやすいなどがある.SWCNNでは,故障によるエラーがCNNと伝搬される速度が速くなっている.以前,ニューロンの固定故障に対し各ニューロンの処理を多重化することで,故障回避方法を提案し,評価を行った.本研究では,一時故障向けにタイムスタンプを用いた方法の提案を行う。
- 2008-11-20
著者
-
森 秀樹
東洋大学大学院工学研究科情報システム専攻
-
上原 稔
東洋大学大学院工学研究科情報システム専攻
-
松本 勝慶
東洋大学大学院工学研究科情報システム専攻
-
森 秀樹
東洋大学
-
上原 稔
東洋大学総合情報学部
-
上原 稔
東洋大学工学研究科情報システム専攻
-
上原 稔
東洋大学大学院情報システム専攻
-
松本 勝慶
東洋大学工学研究科情報システム専攻
-
松本 勝慶
東洋大学総合情報学部
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