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题名稀疏可交换图建模研究综述
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作者
于千城
於志文
王柱
王晓峰
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机构
西北工业大学计算机学院
陕西省嵌入式系统技术重点实验室(西北工业大学)
北方民族大学计算机学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第8期2448-2469,共22页
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基金
国家自然科学基金(61332005
61725205
+5 种基金
61402369
61462001
61762002)
国家重点基础研究发展计划(973)(2015 CB352401)
"计算机应用技术"宁夏自治区重点学科项目
北方民族大学校级科研项目(2014XBZ04)~~
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文摘
可交换性假设是采用贝叶斯模型对网络数据建模的重要前提,基于Aldous-Hoover表示理论的可交换图不能生成稀疏网络.实证结果表明,真实世界中的很多复杂网络都具有节点度幂律分布的稀疏特征,基于Kallenberg表示理论的可交换图能够同时满足可交换性和稀疏性.以Caron-Fox模型和Graphex模型为例,对稀疏可交换图建模的相关概念、理论和方法的研究发展进行了综述.首先讨论了随机图、贝叶斯非参数混合模型、可交换表示理论、Poisson点过程、离散非参数先验等理论的研究历程;然后介绍了Caron-Fox模型的表示;进而总结了进行稀疏可交换图的随机模拟所涉及的截断采样和边缘化采样方法;接下来综述了稀疏可交换图模型的后验推理技术;最后对稀疏可交换图建模的最新进展和研究前景做了介绍.
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关键词
稀疏可交换图建模
Caron.Fox模型
Graphex模
Kallenberg表示理论
完全随机测度
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Keywords
sparse exchangeable graph model
Caron-Fox model
Graphex model
Kallenberg representation theorem
complete random measure
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于SNN神经元重分布的NEST仿真器性能优化
被引量：2
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作者
刘家航
郁龚健
李佩琦
华夏
柴志雷
陈闻杰
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机构
江南大学人工智能与计算机学院
江苏省模式识别与计算智能工程实验室
华东师范大学软硬件协同设计技术与应用教育部工程研究中心
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期189-196,共8页
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基金
国家自然科学基金“基于工作负载表征的类脑体系结构基准测试模型与自动映射方法研究”(61972180)。
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文摘
为满足大规模脉冲神经网络(SNN)的计算需求,类脑计算系统通常需要采用大规模并行计算平台。然而随着节点数量的增多,通信在仿真中所占比例大幅增加,导致计算效率下降。类脑模拟器开源软件NEST采用缓冲区大小相等的策略,有效缩短了通信时间,但是由于缓冲区互相无交流,使得通信数据量持续增加,因此其在能耗方面表现较差。分析NEST集群的负载特性,针对其中的通信问题进行稀疏性优化,提出基于SNN子图跨节点优化的神经元重分布算法ReLOC。通过优化SNN子图的跨节点分布减少每一轮神经元到进程的数量,从而减少跨节点脉冲,使进程间通信更加稀疏,达到缩减每一轮通信进程的目的。在此基础上,以稀疏交换的思想对NEST本身的通信机制进行改进,使有脉冲交换的进程进行数据交换,从而在连接稀疏的情况下提升通信效率。以包含28个Xilinx PYNQ节点的计算集群作为实验平台,运行皮质微电路SNN模型和平衡随机网络模型,验证ReLOC算法的有效性。实验结果表明,相比循环分布算法,重分布算法能够使通信的平均稀疏性提高20%,同时配合稀疏交换最多可使通信能耗减少98.63%。
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关键词
脉冲神经网络
神经元重分布
PYNQ集群
NEST仿真器
稀疏交换
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Keywords
Spiking Neural Network(SNN)
neuron relocation
PYNQ cluster
NEST simulator
sparse exchange
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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