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다중컴퓨터망에서 SOFM 신경회로망의 병렬구현 및 성능평가
Parallel implementations and their performance evaluations of a SOFM neural network on the multicomputer

김선종    (순천공업전문대학 제어계측과   ); 최흥문    (경북대학교 전자전기공학부  );
  • 초록

    This paper presents an efficient parallel implementation and its performance evaluations of a SOFM neural netowrk on the multicomputer. We investigate the parallel performance as the size of a neural network N, the number of the patterns L, and the number of the processors p increase. We propose an analytica performance evaluation model for eac of the parallel implementations and verified the validity of the model through experiments. Analytical result show that the number of processors for a maximum speedup of the network decomposition nd the training-set decomposition increases in proportion to .root.N and .root.L, respectively. The performances of the both decompositions depend on the number of training patterns L and the size of the neural network N and, if L.geq.0.423N, the performance of trhe training-set decomposition is proved to be better than that of the network decomposition.


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