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MLP 신경망을 위한 시공간 병렬처리모델
A Spatiotemporal Parallel Processing Model for the MLP Neural Network

김성완   (수원과학대학 인터넷정보과UU0000813  );
  • 초록

    본 논문에서는 MLP신경망의 패턴 학습과정을 위하여 시공간 병렬성을 고려한 병렬처리모델을 제시한다. 시간 병렬성을 위한 학습집합 분할과 공간 병렬성을 위한 네트워크 분할을 동시 적용하여 융통성있는 병렬처리모델을 설계하고자 하였다. 성능평가모델로부터 해석적으로 구한 결과, 대규모 과제라고 해도 패턴 크기와 패턴 갯수 중 어느 쪽이 지배적이냐에 따라 분할병렬처리 방법이 절충되어야 할 것으로 본다.


    A Parallel Processing model by considering a spatiotemporal parallelism is presented for the training procedure of the MLP neural network. We tried to design the flexible Parallel Processing model by simultaneously applying both of the training-set decomposition for a temporal parallelism and the network decomposition for a spatial parallelism. The analytical Performance evaluation model shows that when the problem size is extremely large, the speedup of each implementation depends, in the extreme, on whether the problem size is pattern-size intensive or pattern-quantify intensive.


  • 주제어

    MLP neural network .   Spatiotemporal parallelism .   Parallel processing model .   Performance evaluation.  

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  • 김성완 (5)

    1. 2008 "홈 네트워크(Home Network) 트랜드와 모델" 韓國컴퓨터情報學會誌 = KSCI review 16 (2): 27~32    
    2. 2010 "병렬 이벤트 기반 원격 IT 융합 개발" 韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information 15 (12): 1~9    
    3. 2013 "심전도 신호의 리듬 특징을 이용한 부정맥 검출" 韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information 18 (8): 131~139    
    4. 2013 "규칙 및 SVM 기반 알고리즘에 의한 심전도 신호의 리듬 분류" 韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information 18 (9): 43~51    

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