JPWO2018135002A1 - 人工ニューラルネットワークシステム、人工ニューラルネットワークの制御方法および人工ニューラルネットワークのためのデータ構造 - Google Patents
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Abstract
Description
を特徴とする。
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。本実施形態においては、膨大な数のパーセプトロンの組み合わせによって構成されるANN(Artificial Neural Network:人工ニューラルネットワーク)を、小容量のメモリによって実現するための構成について説明する。本実施形態に係るANNシステムは、少なくとも1つ分のパーセプトロンを構成するためのプログラムと、パーセプトロンの振る舞いを特定するためのANN設定情報と、ANNによって処理される情報が格納されるバケットとを含み、ANN設定情報を切り替えて繰り返し処理を行う事により、膨大な数のパーセプトロンによって構成されるANNを小容量のメモリによって実現する。
次に、ANN設定情報およびバケットを用いた本実施形態に係るANNのアーキテクチャを用いて、分散処理を行う態様について説明する。尚、実施の形態1と同様の符号を付す構成については同一、または相当部を示すものとし、詳細な説明を省略する。本実施形態に係るANNシステムにおいては、図4において説明したANNシステムのうち、プロセスマネージャー101およびHDD40に相当する部分をコントロールサーバー1が担い、作業領域20aにロードされたプログラムやデータに相当する部分をANNクライアント2が担う。ANNクライアント2は、PCやスマートホンなどの一般的な情報処理装置によって実現される。
2 ANNクライアント
10 CPU
20 RAM
20a 作業領域
30 ROM
40 HDD
50 I/F
60 専用デバイス
70 バス
101 プロセスマネージャー
102 単位パーセプトロン
103 処理対象バケット
104 処理対象データ
105 ANN設定情報
105a クライアント用ANN設定情報
106 クライアントリスト
201 クライアントマネージャー
Claims (10)
- 複数のパーセプトロンによる処理が連結された人工ニューラルネットワークシステムであって、
前記パーセプトロンに入力するための入力情報を含む処理対象バケットを取得する処理対象バケット取得部と、
取得された前記処理対象バケットを入力するための前記パーセプトロンを識別するパーセプトロン識別子を前記処理対象バケットから取得し、取得した前記パーセプトロン識別子に基づいて前記パーセプトロンの振る舞いを特定する人工ニューラルネットワーク設定情報を取得する設定情報取得部と、
取得された前記人工ニューラルネットワーク設定情報に基づいて前記パーセプトロンを動作させ、取得された前記処理対象バケットに含まれる前記入力情報に基づいて処理を実行させる実行制御部と、
前記入力情報に基づいて前記パーセプトロンに処理を実行させた結果の情報を前記処理対象バケットに記述する処理結果更新部とを含むことを特徴とする人工ニューラルネットワークシステム。 - 前記人工ニューラルネットワーク設定情報は、前記パーセプトロンの処理結果に応じて前記処理対象バケットを次に入力するべきパーセプトロンを識別する次段パーセプトロン識別子の情報を含み、
前記処理結果更新部は、前記入力情報に基づいて前記パーセプトロンに処理を実行させた結果の情報を前記処理対象バケットに記述すると共に、取得された前記人工ニューラルネットワーク設定情報に含まれる前記次段パーセプトロン識別子を用いて、前記処理対象バケットに記述された前記パーセプトロン識別子を更新することを特徴とする請求項1に記載の人工ニューラルネットワークシステム。 - 前記人工ニューラルネットワーク設定情報は、前記パーセプトロンの振る舞いを特定するための情報として、入力情報に適用する重み値及び重みづけされた値に対して適用する閾値の情報を含むことを特徴とする請求項1に記載の人工ニューラルネットワークシステム。
- 前記処理結果更新部は、前記パーセプトロンを動作させるために用いられた前記人工ニューラルネットワーク設定情報を特定するための前記パーセプトロン識別子を、複数のパーセプトロンによる処理の履歴を示す情報として前記処理対象バケットに記述することを特徴とする請求項1に記載の人工ニューラルネットワークシステム。
- 前記処理結果更新部は、前記パーセプトロンを動作させるために用いられた前記人工ニューラルネットワーク設定情報を特定するための前記パーセプトロン識別子を、人工ニューラルネットワークを構成する複数のパーセプトロンの階層別に前記処理対象バケットに記述することを特徴とする請求項4に記載の人工ニューラルネットワークシステム。
- 前記人工ニューラルネットワークシステム全体の動作を制御するコントロールサーバーおよび前記コントロールサーバーからの要求に応じて少なくともパーセプトロン1つ分の処理を実行する人工ニューラルネットワーククライアントによって構成され、
前記処理対象バケット取得部は、前記コントロールサーバーにおいて動作すると共に、取得した前記処理対象バケットを前記人工ニューラルネットワーククライアントに送信し、
前記設定情報取得部、前記実行制御部、前記処理結果更新部は、前記人工ニューラルネットワーククライアントにおいて動作し、
前記人工ニューラルネットワーククライアントは、前記パーセプトロンに処理を実行させた結果の情報が記述された前記処理対象バケットを前記コントロールサーバーに送信する処理結果送信部を含むことを特徴とする請求項1に記載の人工ニューラルネットワークシステム。 - 前記コントロールサーバーは、
前記処理対象バケットを送信する対象のクライアントとして、前記人工ニューラルネットワーククライアントを識別するクライアント識別子を記憶媒体に記憶させるクライアント登録部と、
前記クライアント識別子を記憶媒体に記憶させた前記人工ニューラルネットワーククライアントに対して、処理対象バケットを処理するためのパーセプトロンの振る舞いを特定するために用いられる可能性のある複数の人工ニューラルネットワーク設定情報を送信する設定情報送信部とを含み、
前記設定情報取得部は、前記コントロールサーバーから受信した複数の前記人工ニューラルネットワーク前記設定情報の中から、取得した前記パーセプトロン識別子に基づいて前記パーセプトロンの振る舞いを特定する人工ニューラルネットワーク設定情報を取得する事を特徴とする請求項6に記載の人工ニューラルネットワークシステム。 - 前記処理対象バケットは、異なる複数のバケットであって単一のパーセプトロンに対して入力する複数のバケットを識別するグループ識別子を含み、
前記処理対象バケット取得部は、前記グループ識別子に基づいて複数の前記処理対象バケットを取得することを特徴とする請求項1に記載の人工ニューラルネットワークシステム。 - 複数のパーセプトロンによる処理が連結された人工ニューラルネットワークの制御方法であって、
前記パーセプトロンに入力するための入力情報を含む処理対象バケットを取得し、
取得された前記処理対象バケットを入力するための前記パーセプトロンを識別するパーセプトロン識別子を前記処理対象バケットから取得し、
取得した前記パーセプトロン識別子に基づいて前記パーセプトロンの振る舞いを特定する人工ニューラルネットワーク設定情報を取得し、
取得された前記人工ニューラルネットワーク設定情報に基づいて前記パーセプトロンを動作させ、取得された前記処理対象バケットに含まれる前記入力情報に基づいて処理を実行させ、
前記入力情報に基づいて前記パーセプトロンに処理を実行させた結果の情報を前記処理対象バケットに記述することを特徴とする人工ニューラルネットワークの制御方法。 - 複数のパーセプトロンによる処理が連結された人工ニューラルネットワークのためのデータ構造であって、
前記パーセプトロンに処理を実行させるために前記パーセプトロンの振る舞いを特定するための人工ニューラルネットワーク設定情報および複数の前記パーセプトロンによって繰り返し処理される処理対象バケットを含み、
前記人工ニューラルネットワーク設定情報は、前記人工ニューラルネットワークを構成する複数のパーセプトロンを識別するパーセプトロン識別子と、
前記パーセプトロン識別子によって識別されるパーセプトロンの振る舞いを特定するための情報と、
前記パーセプトロン識別子によって識別されるパーセプトロンの処理の結果を次に入力するべき他のパーセプトロンを識別する次段パーセプトロン識別子とを含み、
前記処理対象バケットは、
前記パーセプトロンに入力するための入力情報と、
前記入力情報を入力するための前記パーセプトロンを識別するパーセプトロン識別子と、
前記パーセプトロン識別子によって識別されるパーセプトロンの処理の結果である処理結果とを含み、
前記処理対象バケットにおける前記パーセプトロン識別子は、そのパーセプトロン識別子によって識別される前記人工ニューラルネットワーク設定情報に記述された前記次段パーセプトロン識別子に基づいて更新されることを特徴とする人工ニューラルネットワークのためのデータ構造。
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Patent Citations (4)
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Title |
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若山涼至,外5名: "共変量シフト適応に基づくrandom forestsの並列分散学習", 電子情報通信学会論文誌D 情報・システム, vol. 第8号, JPN6017008688, 1 August 2016 (2016-08-01), JP, pages 737 - 746, ISSN: 0004465996 * |
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