不要な結合重みを削除するニューラルネットワーク専用ハードウェア Neural Network Hardware Eliminating Negligible Connections

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抄録

本稿では、ランダムスパースな重み行列を持つニューラルネットワークを、効率的に実装する専用ハードウェアを提案する。この専用ハードウェアは、学習の途中で零に近い結合重みを削除していくという特徴を持つ。不要な結合重みの削除によって、次第に一回の学習にかかる時間が短縮され、学習に要する全体の実行時間を短縮することができる。また、ネットワークの結合形態が大規模で且つ不規則であるような問題にも、容易に対応できる柔軟性を持つ。この専用ハードウェアのソフトウェアシミュレータを作成し、結合重みの削除によって実行時間か短縮されることを確認した。

This Paper proposes a new hardware architecture for neural network, in particular, sparsely connected. neural network. In study mode, this hardware checks weights which are small enough (nearly zero) , and eliminates negligible connections. Study is gradually accelarated as connection eliminated. It is very flexible and applicable to very large and irregularly structured neural network. Simulations show that eliminating negligible connections is effective in shortening of runtime.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. CPSY, コンピュータシステム

    電子情報通信学会技術研究報告. CPSY, コンピュータシステム 95(502), 57-64, 1996-01-31

    一般社団法人電子情報通信学会

参考文献:  7件中 1-7件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110003180140
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10013141
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • データ提供元
    CJP書誌  NII-ELS 
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