A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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An Efficient Parallel Block Backpropagation Learning Algorithm in Transputer-Based Mesh-Connected Parallel Computers Um algoritmo eficiente de aprendizagem de retropropagação de blocos paralelos em computadores paralelos conectados em malha baseados em transputadores

Han-Wook LEE, Chan-Ik PARK

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Resumo:

O processo de aprendizagem é essencial para um bom desempenho quando uma rede neural é aplicada a uma aplicação prática. O algoritmo de retropropagação é um método de aprendizagem bem conhecido e amplamente utilizado na maioria das redes neurais. No entanto, como o algoritmo de retropropagação é demorado, muitas pesquisas foram feitas para acelerar o processo. O algoritmo de retropropagação de blocos, que parece ser mais eficiente que a retropropagação, foi recentemente proposto por Coetzee em [2]. Neste artigo, propomos um algoritmo paralelo eficiente para o método de retropropagação de blocos e seu modelo de desempenho em sistemas computacionais paralelos conectados em malha. O algoritmo proposto adota modelo mestre-escravo para transmissão de pesos e paralelismo de dados para cálculo de pesos. Para validar nosso modelo de desempenho, uma rede neural é implementada para aplicação de reconhecimento de caracteres impressos no TiME que é um protótipo de máquina paralela composta por 32 transputadores conectados em topologia mesh. É mostrado que a aceleração do nosso modelo de desempenho é muito próxima daquela dos experimentos.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E83-D No.8 pp.1622-1630
Data de publicação
2000/08/25
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Teoria e Modelos de Software

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Palavra-chave