WEKO3
アイテム
重み付きグラフの最大マッチング問題における脳型計算を用いた近似解法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/203207
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20320777feb08d-55a4-4718-8f38-788069f179d1
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-ARC20240022.pdf (466.9 kB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2020-02-20 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 重み付きグラフの最大マッチング問題における脳型計算を用いた近似解法の検討 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | アクセラレーション | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東京大学大学院情報理工学系研究科 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo | ||||||||||
| 著者名 |
上野, 洋典
× 上野, 洋典
× 近藤, 正章
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，非ノイマン型の計算パラダイムとしてニューロモーフィックコンピューティング（脳型計算）が注目を集めている．本稿では脳型計算を用いて重み付きグラフの最大マッチング問題を近似的に解く手法を提案し，その手法が近似度 1/2 の Greedy アルゴリズムと同一の処理を行う手順であることを示す．特に，規模の異なるランダムグラフに対する提案手法を適用し，近似解の性能および計算量を評価した．その結果，大規模なグラフに対しては，厳密解に近い解が得られ，提案手法の優位性を確認した．また，提案したアルゴリズムを実行するニューロモーフィックなアーキテクチャを FPGA に実装し，実行時間を評価した． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10096105 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告システム・アーキテクチャ（ARC） 巻 2020-ARC-240, 号 22, p. 1-7, 発行日 2020-02-20 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8574 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
