分散学習（ぶんさんがくしゅう）

概要解説

分散学習は、ニューラルネットワークの規模における問題を解決するための方法として考えられている計算手法である。本手法では、大規模な一つの学習問題がすでにいくつかの小さな問題へと分割された状態を前提として処理が行われる。分割されたそれぞれの学習問題に対しては、構造化学習法が並列的に適用され、それぞれの小問題についての学習が進行する。並列処理の適用によって得られた分散ネットワークモジュールを線形結合として統合する手順が含まれる。この統合を行うことにより、全体の問題に対応する最終的なニューラルネットワークが求まる。分散学習とは、このように小さな問題ごとに得られた学習結果を統合し、大規模な問題を解決しようとする一連の試みである。