ニューラルネットワークシミュレーション装置

発明者：
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：京本直樹 (外2名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平4-046468
公開番号（公開出願番号）：特開平5-250346
出願日： 1992年03月04日
公開日（公表日）： 1993年09月28日
要約：

【要約】【構成】ノードベクトル保持手段4はニューラルネットワークの全ノードの出力を保持する。部分重み行列保持手段5は、自己が担当する部分ネットワークのノード群への入力となるリンクの重みを保持する。温度レジスタ7はボルツマンマシンの動作温度を保持する。演算制御ユニット3は、ノードの出力を他のプロセッサとは非同期に計算し、かつ温度レジスタ7に設定されたニューラルネットワークの中の自己が処理を担当する部分ネットワークの温度に従ってシミュレーションを行う。通信制御ユニット6は、計算したノードの出力を他のプロセッサのノードベクトル保持手段4に非同期に送出する。プロセッサ1cは、焼きなまし処理において、温度の冷却スケジュールに従って温度を決定し、他の全プロセッサ1a〜1bの温度レジスタ7の値を非同期に書き換える。【効果】高速なボルツマンマシンのシミュレーションを行うことができる。

請求項（抜粋）：

相互にデータを転送するための通信路で接続されたM個(2以上の正の整数)のプロセッサを備え、シミュレーションの対象となるニューラルネットワークのN個(2以上の正の整数)のノードの出力を1次元のノードベクトルとして表現し、前記ニューラルネットワークのN×N個の重みつきリンクはN×Nの2次元の重み行列として表現し、前記ニューラルネットワークをM個の部分ネットワークに分割し、分割された前記部分ネットワークを前記M個のプロセッサに割り当てて、前記各ノードが非同期に確率的に動作するニューラルネットワークモデルであるボルツマンマシンのシミュレーションを行うニューラルネットワークシミュレーション装置であって、前記プロセッサが、(A)前記ニューラルネットワークの全ノードの出力を保持するノードベクトル保持手段、(B)自己が担当する前記部分ネットワークに含まれるノード群への入力となるリンクの重みを保持する部分重み行列保持手段、(C)前記ボルツマンマシンの動作温度が保持される温度レジスタ、(D)前記ニューラルネットワークのノードベクトルと部分重み行列とから、前記ニューラルネットワークの中の自己が処理を担当する部分ネットワークのノードの出力を他の前記プロセッサとは非同期に計算し、かつ前記温度レジスタに設定された前記ニューラルネットワークの中の自己が処理を担当する部分ネットワークの温度に従って前記部分ネットワークのシミュレーションを行う演算制御ユニット、(E)前記演算制御ユニットが計算したノードの出力を前記通信路を介して他のプロセッサの前記ノードベクトル保持手段に非同期に送出し前記ノードベクトル保持手段の値を書き換える通信制御ユニット、を備え、さらにボルツマンマシンの焼きなまし処理を行うとき、前記プロセッサのうちの1個のプロセッサの前記演算制御ユニットが、温度の冷却スケジュールに従って温度を決定し、その温度を前記通信制御ユニットを使用して前記他の全プロセッサの前記温度レジスタの値を前記全プロセッサとは非同期に書き換えることを特徴とするニューラルネットワークシミュレーション装置。

IPC (2件)：

G06F 15/18 , G06G 7/60

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