講演名 1999/2/5
パターン分類問題に対するニューラル・ネットワークのモジュール化 : 3. 大規模並列学習
呂 宝糧, 伊藤 正美,
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抄録(和) 脳のニューロンの信号伝達速度は,通常のデイジタルコンピュータの論理ゲートに比べるとかなり遅い. しかし, 脳は単体ではゆっくりとした操作速度をもつニューロンをおびただしい数働かせて, 大規模並列処理アーキテクチャによって, 現存する最も速いディジタルコンピュータよりも速い動作を実現し, パターン認識や運動制御のような計算を実行している. 脳はこれらのタスクのための大規模並列処理機構の存在を示している. この論文では, パターン認識のための, 大規模並列学習パラダイムを提案し, ラージスケールの問題の学習時間を, 提案したパラダイムを用いて著しく減少させることができることを示す.
抄録(英) The neurons in the brain are five to six orders of magnitude slower than silicon logic gates in conventional digital computers. However, the brain makes up for the relatively slow rate of operation of a neuron by having massively parallel processing architecture. The brain performs certain computations such as pattern recognition, vision, and motor control many times faster than the fastest digital computer in existence today. The brain provides an existence proof for massively parallel organization for these tasks. In this paper we present a massively parallel learning paradigm for pattern recognition. We demonstrate that the training times for large-scale problems can be drastically reduced by using the proposed paradigm.
キーワード(和) 大規模並列学習 / モジュール化ニューラルネットワーク / パターン分類
キーワード(英) Massively parallel learning / Min-max modular neural network / Pattern classification
資料番号 NC98-81
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 1999/2/5(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) パターン分類問題に対するニューラル・ネットワークのモジュール化 : 3. 大規模並列学習
サブタイトル(和)
タイトル(英) A Modular Neural Network Architecture for Pattern : Classification III: Massively Parallel Learning
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 大規模並列学習 / Massively parallel learning
キーワード(2)(和/英) モジュール化ニューラルネットワーク / Min-max modular neural network
キーワード(3)(和/英) パターン分類 / Pattern classification
第 1 著者 氏名(和/英) 呂 宝糧 / Bao-Liang Lu
第 1 著者 所属(和/英) 理化学研究所バイオ・ミメテイックコントロール研究センター
The Institute of Physical and Chemical Research (RIKEN)
第 2 著者 氏名(和/英) 伊藤 正美 / Masami Ito
第 2 著者 所属(和/英) 理化学研究所バイオ・ミメテイックコントロール研究センター
The Institute of Physical and Chemical Research (RIKEN)
発表年月日 1999/2/5
資料番号 NC98-81
巻番号(vol) vol.98
号番号(no) 577
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日