流れ形処理概念による超電並列連想処理アルゴリズムに関する研究
Project/Area Number |
63633517
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
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Allocation Type | Single-year Grants |
Research Institution | Osaka University |
Principal Investigator |
寺田 浩詔 大阪大学, 工学部, 教授 (80028985)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西川 博昭 大阪大学, 工学部, 助手 (60180593)
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Project Period (FY) |
1988
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 1988)
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Budget Amount *help |
¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)
Fiscal Year 1988: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,300,000)
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Keywords | 高次連想処理アルゴリズム / VLSI / 超並列連想処理方式 / データ駆動 / 図的言動 / 流れ形処理概念 |
Research Abstract |
本年度は、流れ形処理概念による超並列高次連想処理アルゴリズムの定式化とその実現法の基礎的研究を行い、以下の成果を得た。 1.超並列高次連想処理アルゴリズムの定式化に関する基礎的研究 高次連想処理の効果的な実現手法として、通常の連想処理機構に加えて、神経回路網処理モデルを取り上げ、次の成果を得た。即ち、 (1)データ駆動処理方式が、色付きトークンの導入によって、神経回路網の超並列実行方式として極めて有効であることを確認した。 (2)神経回路網に不可欠である学習過程の実現法として、実行時に動的なプロセス生成を行う、新しいデータ駆動実行方式を提案した。 (3)上述の実行方式の記述のために、ストリーム概念を導入した、新しい図的データ駆動言語を提案した。 (以上の研究成果は、研究発表の1、3、7番にそれぞれ発表した。) 2.超並列高次連想処理アルゴリズムの実行に関する基礎的研究 上記の成果に基づき、神経回路網による高次連想処理機能をデータ駆動方式を用いて実現することを試み、以下の成果を得た。即ち、 (1)神経回路網の想起処理のみならず、これと同時並行的に、その学習過程をも超並行処理可能であることを見出し、非常に適応性に富んだ高次連想処理機構の実現方式の着想を得た。 (2)上述実行方式の実現法の基礎的な検討を行い、かねてから代表者らが研究を進めている、VLSI向きデータ駆動型プロセッサがこの方式に対して非常に高い処理能力を持つことを確認した。 (以上の研究成果は、研究筆番号2、4、6番にそれぞれ発表した。) 今後は、上述の高次連想処理機能の拡張と共に、代表者らが並行して研究中の、超高位図的仕様記述方式の統合を図り、図的手法による高次プログラミング・システムの研究に展開する予定である。
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Report
(1 results)
Research Products
(7 results)