| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2010-10-23 16:25
ネオコグニトロンのGPU実装 ○吉塚武治(九州産大)・宮本弘之(九工大) NC2010-50 |
| 抄録 |
(和) |
ネオコグニトロンは視覚腹側経路のモデルとして最も良く近似された多階層の神経回路モデルのひとつで
ある.このモデルを利用する事で人間の持つ高度な視覚情報処理を計算機で再現可能と期待されるが,計算コストの
問題が懸念されている.近年GPU による汎用計算の高速化技術が注目され多くの分野で広く利用されている.Poli
らは,ネオコグニトロンをGPU で実装している.彼らの実装は,細胞間の結合データに関して並列実装を行い高速
化を実現しているが,細胞面サイズに関する考慮が十分ではない.そこで我々は,細胞面サイズを考慮した並列実装
を行なった.その結果,密(要素の多くが0 ではない) である入力データに対して,ネオコグニトロンの全ての階層に
GPU 実装を行うのではなく, 細胞面サイズが大きい低次の階層にのみGPU 実装するのが良い事がわかった. |
| (英) |
The neocognitron is a hierarchical multilayered neural network that is one of the best model of the
ventral pathway of the human visual system. Although this model provides better representations of the visual information
processing system, high computational costs are required for hardware implementations. In recent years,
for a speedup technology of the general-purpose calculation, GPU(Graphics Procssing Unit) is used widely in many
fields. The previous method was performed by parallel implementation about connection data between the cell and
realized speedup. However, it is not enough for consideration about the cell plane size. In this paper, we propose a
parallel implementation method with consideration of the size of cell plane. Our results indicate that the speedup
is obtained by using the proposed method. Additionally it is better to introduce the sparseness of input data not
at the all stages of the neocognitron but at the only low level stage of it. |
| キーワード |
(和) |
ネオコグニトロン / GPU / / / / / / |
| (英) |
Neocognitron / GPU / / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 246, NC2010-50, pp. 47-51, 2010年10月. |
| 資料番号 |
NC2010-50 |
| 発行日 |
2010-10-16 (NC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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NC2010-50 |