Методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах
В работе предложены методы и модели производительности параллельных процедур, которые позволяют эффективно применять многослойную нейронную сеть в распределенных компьютерных средах с различными топологиями («решетка», «полносвязный граф», «звезда»). Достоверность использования предложенных мето...
Збережено в:
| Видавець: | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
|---|---|
| Дата: | 2011 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2011
|
| Назва видання: | Штучний інтелект |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/60497 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Цитувати: | Методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах / Н.Г. Аксак, А.Ю. Лебёдкина // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 481-488. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
Репозиторії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-60497 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-604972014-04-16T03:02:08Z Методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах Аксак, Н.Г. Лебёдкина, А.Ю. Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС В работе предложены методы и модели производительности параллельных процедур, которые позволяют эффективно применять многослойную нейронную сеть в распределенных компьютерных средах с различными топологиями («решетка», «полносвязный граф», «звезда»). Достоверность использования предложенных методов и моделей подтверждается экспериментальными исследованиями. 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. The methods and performance modelsof parallel processes that enable effectivemultilevel neural networks use in distributed computing environments with different topologies (“grid”, “fully connected graph”, “star”) are proposed inthe paper. The reliability of the proposed methods and models is confirmed by experimental researches. 2011 Article Методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах / Н.Г. Аксак, А.Ю. Лебёдкина // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 481-488. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. 1561-5359 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/60497 004.272.2 ru Штучний інтелект Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| spellingShingle |
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС Аксак, Н.Г. Лебёдкина, А.Ю. Методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах Штучний інтелект |
| description |
В работе предложены методы и модели производительности параллельных процедур, которые позволяют эффективно применять многослойную нейронную сеть в распределенных компьютерных средах
с различными топологиями («решетка», «полносвязный граф», «звезда»). Достоверность использования
предложенных методов и моделей подтверждается экспериментальными исследованиями. |
| format |
Article |
| author |
Аксак, Н.Г. Лебёдкина, А.Ю. |
| author_facet |
Аксак, Н.Г. Лебёдкина, А.Ю. |
| author_sort |
Аксак, Н.Г. |
| title |
Методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах |
| title_short |
Методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах |
| title_full |
Методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах |
| title_fullStr |
Методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах |
| title_full_unstemmed |
Методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах |
| title_sort |
методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| publishDate |
2011 |
| topic_facet |
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/60497 |
| citation_txt |
Методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах / Н.Г. Аксак, А.Ю. Лебёдкина // Штучний інтелект. — 2011. — № 4. — С. 481-488. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
| series |
Штучний інтелект |
| work_keys_str_mv |
AT aksakng metodyimodeliproizvoditelʹnostiobučeniâmnogoslojnyhnejronnyhsetejvraspredelennyhkompʹûternyhsredah AT lebëdkinaaû metodyimodeliproizvoditelʹnostiobučeniâmnogoslojnyhnejronnyhsetejvraspredelennyhkompʹûternyhsredah |
| first_indexed |
2023-10-18T18:36:53Z |
| last_indexed |
2023-10-18T18:36:53Z |
| _version_ |
1796144690062426112 |