論文の概要: Parallel, Self Organizing, Consensus Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02067v1
• Date: Thu, 30 Jul 2020 21:02:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 13:13:31.361539
• Title: Parallel, Self Organizing, Consensus Neural Networks
• Title（参考訳）: 並列・自己組織化・合意型ニューラルネットワーク
• Authors: Homayoun Valafar, Faramarz Valafar, Okan Ersoy
• Abstract要約: 新しいニューラルネットワークアーキテクチャ(PSCNN)は、そのようなネットワークの性能と速度を改善するために開発された。 PSCNNは全症例において優れた成績を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2578242050187029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A new neural network architecture (PSCNN) is developed to improve performance and speed of such networks. The architecture has all the advantages of the previous models such as self-organization and possesses some other superior characteristics such as input parallelism and decision making based on consensus. Due to the properties of this network, it was studied with respect to implementation on a Parallel Processor (Ncube Machine) as well as a regular sequential machine. The architecture self organizes its own modules in a way to maximize performance. Since it is completely parallel, both recall and learning procedures are very fast. The performance of the network was compared to the Backpropagation networks in problems of language perception, remote sensing and binary logic (Exclusive-Or). PSCNN showed superior performance in all cases studied.
• Abstract（参考訳）: 新しいニューラルネットワークアーキテクチャ(pscnn)が開発され、ネットワークの性能と速度が向上した。 アーキテクチャは、自己組織化のような以前のモデルの利点をすべて備えており、入力並列性やコンセンサスに基づく意思決定といった他の優れた特性を持っている。 このネットワークの特性から、通常のシーケンシャルマシンと同様にパラレルプロセッサ(Ncube Machine)の実装に関して研究された。 アーキテクチャはパフォーマンスを最大化するために独自のモジュールを自己組織化する。 完全に並列であるため、リコールと学習の手順はいずれも非常に高速である。 ネットワークの性能は、言語知覚、リモートセンシング、二分論理(排他的論理)の問題におけるバックプロパゲーションネットワークと比較された。 PSCNNは全症例において優れた成績を示した。

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