著者
山森 一人 堀口 進
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 (ISSN:09151923)
巻号頁・発行日
vol.81, no.2, pp.370-377, 1998-02-25
被引用文献数
8

ニューラルネットワークを用いた情報処理は制御やパターン認識などの分野で広く応用されている.しかし, 問題が大規模化するに従ってニューラルネットワークの学習に必要な時間が膨大になる.近年, 大規模ニューラルネットワークの学習を並列計算機を用いて高速化する研究が盛んに行われるようになった.しかしながら, これらの並列化手法は並列計算機のアーキテクチャに強く依存している場合が多く, 誤差逆伝搬学習法の並列化性能については十分に検討されていない.本論文では, 誤差逆伝搬法がもつ3種類の並列性を利用した並列学習モデルを解析し, その並列学習速度について詳しく検討する.これらの並列学習に関する解析結果を用いて実際の並列計算機上へ各モデルを実装して並列学習法の性能評価を行う.

言及状況

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BPNNを並列化しようと目論んだけど,時間依存性強くて出来なかった.時間あればCiNiiの読んどこう.http://t.co/CY10sraDlr http://t.co/1wU5hrKaX4

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