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An Efficient Parallel Block Backpropagation Learning Algorithm in Transputer-Based Mesh-Connected Parallel Computers 트랜스퓨터 기반 메시 연결 병렬 컴퓨터의 효율적인 병렬 블록 역전파 학습 알고리즘

Han-Wook LEE, Chan-Ik PARK

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요약 :

신경망을 실제 응용에 적용할 때 좋은 성능을 위해서는 학습 과정이 필수적입니다. 역전파 알고리즘은 대부분의 신경망에서 널리 사용되는 잘 알려진 학습 방법입니다. 그러나 역전파 알고리즘은 시간이 많이 걸리기 때문에 프로세스 속도를 높이기 위해 많은 연구가 수행되었습니다. 역전파보다 더 효율적인 것으로 보이는 블록 역전파 알고리즘은 최근 Coetzee에 의해 [2]에서 제안되었습니다. 본 논문에서는 메시 연결 병렬 컴퓨터 시스템에서 블록 역전파 방법을 위한 효율적인 병렬 알고리즘과 그 성능 모델을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 가중치 브로드캐스팅을 위한 마스터-슬레이브 모델과 가중치 계산을 위한 데이터 병렬화를 채택한다. 우리의 성능 모델을 검증하기 위해 메시 토폴로지로 연결된 32개의 변환기로 구성된 프로토타입 병렬 기계인 TiME에서 인쇄된 문자 인식 애플리케이션을 위한 신경망을 구현했습니다. 우리의 성능 모델에 의한 속도 향상은 실험에 의한 속도 향상과 매우 유사하다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E83-D No.8 pp.1622-1630
발행일
2000/08/25
공개일
온라인 ISSN
DOI
원고의 종류
PAPER
범주
소프트웨어의 이론과 모델

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