GPU を用いた連想記憶モデル（Hopfield network）の実装

概要

以前、古典的なニューラルネットワーク「連想記憶モデル（Hopfield network）」の実装を紹介した。 今次、外付けGPU（Nvidia GeForce RTX 4060）を搭載したパソコンを導入したため、計算に GPU を使用する実装を行った。 CPU 実装より大幅に速く実行できることを確認し、前回は行わなかったいくつかの実験を行った。

実装

今回は Python を用いた。 GPU 計算には、CuPy を使用した。 これは Python のパッケージで、NumPy や SciPy の使用感で GPU 計算を利用することができる。

コードはこちらを参照されたい。