大規模カオスニューラルネットワークの並列シミュレーション
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概要
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近年,大規模なニューラルネットワークの数値シミュレーションがますます盛んになってきている.計算機によって扱われる素子数は既に100万のオーダーに達し,今後さらに増加していくと予想される.この背景には,計算技術の向上により大規模な計算が現実的に可能となってきたことに加え,大規模計算が明らかにするであろう新たな知見への期待が高まってきていることが挙げられる.そこで本研究では,従来100素子程度で調べられていたカオスニューラルネットワークの連想記憶モデルを100万素子に拡張し,並列処理の手法を用いて数値計算を行った.その結果,このモデルは記憶パターン間のカオス的遍歴など複雑な振る舞いを示すことが明らかにされた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-11-04
著者
-
合原 一幸
東京大学生産技術研究所
-
鈴木 秀幸
東北大学生体調節外科
-
鈴木 秀幸
富士工業
-
鈴木 秀幸
千葉工業大学
-
奥 牧人
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
岩山 幸治
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
徳田 慶太
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
鈴木 秀幸
東京大学生産技術研究所
-
鈴木 秀幸
富士工業株式会社
-
合原 一幸
東京大学大学院情報理工学系研究科
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