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GPU加速的神经网络BP算法


□ 田绪红 江敏杰

  (华南农业大学 信息学院 广州 510642)
  
  摘 要:近年来图形处理器(GPU)快速拓展的可编程性能力加上渲染流水线的高速度及并行性,使得图形处理器通用计算(GPGPU)迅速成为一个研究热点。针对大规模神经网络BP算法效率低下问题,提出了一种GPU加速的神经网络BP算法。将BP网络的前向计算、反向学习转换为GPU纹理的渲染过程,从而利用GPU强大的浮点运算能力和高度并行的计算特性对BP算法进行求解。实验结果表明,在保证求解结果准确度不变的情况下,该方法运行效率有明显的提高。
  关键词:图形处理器; 神经网络; 反向传播算法
  中图分类号:TP391.4文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2009)05-1679-03
  
  GPU accelerated BP algorithm of neural network
  TIAN Xuhong JIANG Minjie
  (College of Informatics South China Agricultural University Guangzhou 510642 China)
  Abstract:Recently the raw speed highly dataparallel nature and rapidly expanding programmability of graphics processing units make them an attractive platform for general purpose computation. As the efficiency of BP algorithm in largescale neural network is relative low proposed a GPU accelerated BP algorithm of neural network. Translated the forward computing and backpropagation learning of BP algorithm into texture rendering of GPU so as to solve the BP algorithm using the powerful floatpoint operation ability and high parallel computing characteristic of GPU. Experimental results show that the proposed method greatly raises the speed of BP algorithm in largescale neural networks without losing the accuracy. ......
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