文献

J-GLOBAL ID：201702228046861115   整理番号：17A1293437

分散環境における畳込みニューラルネットワークの並列戦略研究【JST・京大機械翻訳】

Research on parallel strategy of convolution neural network in distributed environment

著者 (3件)： Zhang Renqi (上海交通大学 電子信息与電气工程学院,上海,200240) ,  Li Jianhua (上海交通大学 電子信息与電气工程学院,上海,200240) ,  Fan Lei (上海交通大学 電子信息与電气工程学院,上海,200240)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 8  ページ： 1-7,14  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 畳込み神経回路網は通常,標準誤差逆伝播アルゴリズムを用いてシリアル訓練を行うが,データ規模の増加に伴い,単一機械のシリアル訓練は時間がかかり,多くのシステム資源を占有する問題がある。大規模データの畳込みニューラルネットワークの訓練を効果的に実現するために,本論文は,RedReduceフレームワークに基づくBPニューラルネットワークのための並列化訓練モデルを提案した。このモデルは標準誤差逆伝播アルゴリズムと累積誤差逆伝播アルゴリズムを結合して、大データセットをいくつかの部分集合に分割し、少量の正確率を失った条件で並列化処理を行い、MNISTデータセットを拡張して画像識別テストを行った。実験結果により,このアルゴリズムがデータサイズに対してより良い適応性を持ち,畳込みニューラルネットワークの訓練効率を改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画像認識 ,  神経回路網 ,  適応性 ,  アルゴリズム ,  *畳込み ,  部分集合 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  大規模データ ,  標準誤差 ,  *分散環境 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： convolutional neural networks ,  Back Propagation(BP)algorithm ,  Hadoop parallel processing

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分散環境 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  戦略 ,  研究