Штучний інтелект

Науковий журнал

ISSN 2710-1673

ONLINE: ISSN 2710-1681

Виберіть свою мову


Методи і моделі продуктивності навчання багатошарових нейронних мереж в розподілених комп’ютерних середовищах

Аксак Н.Г.1, Лебьодкіна А.Ю.1
1 Харківський національний університет радіоелектроніки

Повний текст (PDF)

УДК: 004.272.2
Мова публікації: Російська
Stuc. intelekt. 2011; 16; (4):481-488

Анотація: У статті запропоновано методи та моделі продуктивності паралельних процедур, які дозволяють ефективно застосовувати багатошарову нейронну мережу в розподілених комп’ютерних середовищах з різними топологіями («решітка», «повнозв’язний граф», «зірка»). Достовірність використання запропонованих методів і моделей підтверджується експериментальними дослідженнями.

Ключові слова:

Посилання:

  1. VoevodinVl.V. Avtomatika iT elemehanika. № 5. 2007. S. 32-45.
  2. Amdahl G. Proc. 1967 AFIPS Conf. AFIPS Press. V 30. 1967. P 483
  3. Gergel’ V.P. Osnovy parallel'nyh vychislenij dlja mnogoprocessornyh vychisl’nyh sistem. NizhnijNovgorod : Izd-vo NNGU im. N.I. Lobachevskogo. 2003. 184 s.
  4. Rudenko O.G. Iskusstvennye nejronnye seti: Uchebnoe posobie. Har’kov: OOO “Kompanija SMIT”.2005. 408 s.
  5. Aksak N.G. Naukovyj visnyk Chernivec’koho nacional’noh ouniversytetu imeni Yuriya Fed’kovycha.Seriya: Komp’yuterni systemy ta komponenty. Tom 1. Vypusk 2.Chernovcy :ChNU. 2010. S 95-103
  6. Ososkov G.A. Nauchnyj obzornyj zhurnal “Fizika jelementarnyh chastic i atomnogo jadra (JeChAJa)”.Tom 33. Vypusk 3. Dubna: OIJaI. 2002. S 676-745

Переглянути повний текст статті (PDF)