| 講演名 | 2013-10-29 GPUを用いた高機能ニューラルネットワークの高速計算 丹野 航太, 早川 吉弘, |
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| 抄録(和) | グラフィック用のプロセッサである GPU(Graphics Processing Unit) は多数のコアを持っているので,高 度な並列計算が可能である.高機能ニューロンモデル(逆関数遅延モデルなど)は組み合わせ最適化問題の解探索に おいて,有効であることが報告されているが,計算機上でのシミュレーションにおいては並列性が失われる.そこで 高機能ニューロンモデルの実用化を念頭におき,GPU を用いた並列計算を適用することでこの問題の解決をを検討し たので報告する. |
| 抄録(英) | A GPU can compute in highly parallel because it has many cores (processing units). Though it is reported that a high functional neuron model (for example, ID model) is effective for searching a best solution of combinatorial optimization problems, a parallel processing is lost in case of computer simulation. Hence we discuss about recovery lost parallel processing by GPU and report it toward the practical use of a high functional neural network. |
| キーワード(和) | ニューラルネットワーク / 組み合わせ最適化問題 / GPU / 並列計算 |
| キーワード(英) | Neural network / Combinatorial optimization problem / GPU / Parallel computing |
| 資料番号 | NLP2013-101 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2013/10/21(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | GPUを用いた高機能ニューラルネットワークの高速計算 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Fast Calculation of High functional Neural Network by using GPU |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 組み合わせ最適化問題 / Combinatorial optimization problem |
| キーワード(3)（和/英） | GPU / GPU |
| キーワード(4)（和/英） | 並列計算 / Parallel computing |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 丹野 航太 / Kouta TANNO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東北大学金属材料研究所テクニカルセンター Institute for Materials Research Tohoku University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 早川 吉弘 / Yoshihiro HAYAKAWA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 仙台高等専門学校情報システム工学科 Department of Information System, Sendai National College of Technology |
| 発表年月日 | 2013-10-29 |
| 資料番号 | NLP2013-101 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 271 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 4 |
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