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J-GLOBAL ID：201802264623126062   整理番号：18A0707203

畳込みニューラルネットワークのCUDAに基づく実装【JST・京大機械翻訳】

A CUDA-based implementation of convolutional neural network

著者 (2件)： Choi Sejin (Dept. of Computer Engineering, Seokyeong University, Seoul, Korea) ,  Lee Kwangyeob (Dept. of Computer Engineering, Seokyeong University, Seoul, Korea)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CAIPT  ページ： 1-4  発行年： 2017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： 畳込みニューラルネットワーク(CNN)の訓練は多くの反復計算を必要とする。加えて,ニューラルネットワークの深さが増加し,訓練データの数が近年大きくなっているので,訓練に必要な計算量も劇的に増加している。グラフィックス処理ユニット(GPGPU)上の汎用コンピューティングのハードウェア特徴を用いた並列演算は,ニューラルネットワークに適用するのに適していることが知られている。そこで,本論文では,NVIDIA GPGPUを制御することができるコンピュータ統一デバイスアーキテクチャ(CUDA)を用いて,CNNにおける訓練アルゴリズムを並列化することにより,訓練時間を改善する方法を提案した。実験結果は,本研究における提案方法が,単一CPUだけを使用する既存の訓練方法より約2.5倍速い訓練速度を改善することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  *ニューラルネットワーク ,  計算量 ,  並列演算 ,  コンピュータ ,  ハードウェア
準シソーラス用語： GPGPU ,  GPU【プロセッサ】 ,  訓練データ ,  *CUDA ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  CUDA ,  実装