特許
J-GLOBAL ID：202003015307819679
学習システム、処理装置、処理方法、およびプログラム
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
谷川 英和
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2018-119945
公開番号（公開出願番号）：特開2020-003860
出願日： 2018年06月25日
公開日（公表日）： 2020年01月09日
要約：
【課題】深層学習の同期型データ並列の処理が高速に行えなかった。【解決手段】2以上の処理装置とサーバ装置とを有し、処理装置は、2以上の各学習対象情報を深層学習モデルに順次、適用し、フォーワードプロパゲーションとバックワードプロパゲーションとを行い、深層学習モデルの重みの修正情報を取得し、サーバ装置に送信し、サーバ装置からモデルの更新情報を受信し、更新情報を用いて深層学習モデルを更新し、サーバ装置は、2以上の各処理装置から修正情報を受信し、2以上の修正情報を用いて、更新情報を取得し、2以上の各処理装置に送信し、2以上の各処理装置において、フォーワードプロパゲーションを行う場合に、直前より前の学習対象情報を用いたフォーワードプロパゲーションにより取得された修正情報を用いて構成された更新情報に基づく深層学習モデルを使用し、フォーワードプロパゲーションを行う学習システムにより、処理を高速に行える。【選択図】図2
請求項（抜粋）：
2以上の処理装置を用いて深層学習による学習を並列に行う学習システムであり、2以上の処理装置とサーバ装置とを有し、
前記2以上の各処理装置は、
2以上の各学習対象情報を深層学習モデルに順次、適用し、フォーワードプロパゲーションと、バックワードプロパゲーションとを行い、深層学習モデルが有する重みを修正するための修正情報を取得し、当該修正情報を前記サーバ装置に送信し、当該修正情報の送信に応じて、前記サーバ装置から深層学習モデルの更新に関する更新情報を受信し、当該更新情報を用いて、深層学習モデルを更新し、
前記サーバ装置は、
前記2以上の各処理装置から修正情報を受信し、当該2以上の修正情報を用いて、更新情報を取得し、当該更新情報を前記2以上の各処理装置に送信し、
前記2以上の各処理装置において、
前記フォーワードプロパゲーションを行う場合に、直前より前の学習対象情報を用いたフォーワードプロパゲーションにより取得された修正情報を用いて構成された更新情報に基づく深層学習モデルを使用し、フォーワードプロパゲーションを行う、学習システム。
IPC (2件)：
FI (3件)：
G06N3/08
, G06N3/04
, G06N3/08 140
