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다단계 신경망 모델에 대한 다중 처리기 상으로의 사상 전략과 분산 역전파 알고리즘
낭종호(Jong Ho Nang),최선민(Seon Min Choe),이상훈(Sang Hoon Lee),윤현수(Hyun Soo Yoon),맹승렬(Seung Ryoul Maeng) 한국정보과학회 1990 정보과학회논문지 Vol.17 No.3
본 논문에서는 완전히 연결된 다단계 신경망 모델을 분산 메모리 다중 처리기 시스템에 사상시키는 방법과, 이 사상 방법에 기초한 분산 역전파 학습 알고리즘을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 제안한 방법에서는 신경망의 각 단계에 있는 뉴론들을 p개의 서로 다른 집합으로 나누고, 이렇게 나눈 부신경망을 p개의 처리기에 할당하여 학습을 시키게 된다. 분석에 의하면 제안된 사상 방법과 분산 역전파 학습 알고리즘의 p-처리기 수행 시간은 하나의 처리기를 사용하는 경우의3/4 · p 만큼의 시간만이 필요하며, 또한 한 처리기는 하나의 처리기를 사용하여 학습 시키는 경우에 비하여 p/2만큼의 메모리만을 가지고 있으면 되기 때문에 큰 신경망을 빠른 속도로 학습시킬 수 있다. 이런 분석은 어떤 신경망 모델을 학습시키는데 필요한 가장 적당한 처리기의 갯수를 결정하는데 사용될 수 있다. In this paper, we propose and analyze a parallel learning algorithm of a fully connected multilayered feedforward neural network using the backpropagation one on a distributed-memory multiprocessor system. In our system, the neurons on each layer are partitioned into p disjoint sets and each set is mapped on a processor of a p-processor system The p-processor speed-up ratio of the backpropagation algorithm over a single processor is 3/4 · P, and space-reduction ratio over a single processor is P/2 This analysis can be used as a basis in determining the most cost-effective or optimal number of processors.
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