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[1J5-GS-2-01] TensorShader : 高次元ニューラルネットワーク深層学習フレームワーク
キーワード：深層学習、高次元ニューラルネットワーク、GPGPU
近年, 複素数や四元数などの多元数を基とする高次元ニューラルネットワークの研究が進められている. 一方で, 高次元ニューラルネットワークをGPUで扱うことのできる深層学習フレームワークは未だに少なく, 実験の障壁となっている. そこで本研究では，複素数，四元数，3次元ベクトルを基とする深層学習フレームワークを開発した．このフレームワークでは, 高次元ニューラルネットワークを実装する際に課題となる一時計算領域の肥大を解消するため専用のCUDAカーネルを実装し, さらに丸め誤差の蓄積を避けるためFP32-FP32演算を採用した．これらにより，既存のフレームワークに比べ空間計算量と計算誤差の低減について優位であることを示す.
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