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J-GLOBAL ID：201702261017115556   整理番号：17A0180053

Sunwayクラスタ上での制限Boltzmann機械及び深い信念ネットワーク【Powered by NICT】

Restricted Boltzmann Machines and Deep Belief Networks on Sunway Cluster

著者 (6件)： Song Kaida ,  Liu Yi ,  Wang Rui ,  Zhao Meiting ,  Hao Ziyu ,  Qian Depei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： HPCC/SmartCity/DSS  ページ： 245-252  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深学習モデルは,過去10年間に分類と認識における大きな可能性を示した。深層信念ネットワーク(DBN)は,それらの大きな特徴提示能力のために,視覚,音声分野で利用されている。しかし,DBNの訓練に時間のかかる計算の膨大な数である。CPU,GPU,FPGAなどに十分な高速とDBNの訓練を加速した多くの研究。同時に,最近公表されたSunway(SW)メニーコアプロセッサは,高い計算性能と専用不均一アーキテクチャを持つ。SWクラスタ上のDBN訓練システムを提供し,DBN訓練のSWクラスタの適用性を検証した。Sunwayプロセッサ上のRestricted Boltzmann MachineとDeep Belief networkを最適化し,次に多重プロセッサ上でDBNを訓練するために線形トポロジーを有する並列モデルを構築した。システムはTaihuLightスーパコンピュータ上で実装し,MNISTデータセット二百八十万DBNパラメータを訓練することにより評価した。実験結果は,CPUと比較して本システムはSunwayプロセッサにかなりの高速化を達成することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 演算プロセッサ ,  最適化 ,  FPGA ,  スーパコンピュータ ,  学習モデル ,  マルチプロセッサシステム ,  高速度 ,  *クラスタ ,  高速化 ,  適応性 ,  線形性 ,  *Boltzmannマシン
準シソーラス用語： 訓練システム ,  メニーコア・プロセッサ ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラスタ ,  制限 ,  Boltzmann機械 ,  信念ネットワーク