並列誤差逆伝搬学習法の解析的な学習時間評価
書誌事項
- タイトル別名
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- Theoretical Learning Speed Evaluation of Parallel Back Propagation Algorithms
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説明
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織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したが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, 誤差逆伝搬法が持つ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, 並列学習法の性能評価を行う.
収録刊行物
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- 情報処理学会研究報告. HPC,[ハイパフォーマンスコンピューティング]
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情報処理学会研究報告. HPC,[ハイパフォーマンスコンピューティング] 68 57-62, 1997-10-17
一般社団法人情報処理学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1571980077129133312
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- NII論文ID
- 110002932058
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- NII書誌ID
- AN10463942
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- CiNii Articles
