Neural networks’ learning process acceleration
This study is devoted to evaluating the process of training of a parallel system in the form of an artificial neural network, which is built using a genetic algorithm. The methods that allow to achieve this goal are computer simulation of a neural network on multi-core CPUs and a genetic algorithm f...
Saved in:
| Published in: | Проблеми програмування |
|---|---|
| Date: | 2020 |
| Main Authors: | , , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Інститут програмних систем НАН України
2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180477 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Neural networks’ learning process acceleration / L. Katerynych, M. Veres, E. Safarov // Проблеми програмування. — 2020. — № 2-3. — С. 313-321. — Бібліогр.: 11 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862578933040414720 |
|---|---|
| author | Katerynych, L. Veres, M. Safarov, E. |
| author_facet | Katerynych, L. Veres, M. Safarov, E. |
| citation_txt | Neural networks’ learning process acceleration / L. Katerynych, M. Veres, E. Safarov // Проблеми програмування. — 2020. — № 2-3. — С. 313-321. — Бібліогр.: 11 назв. — англ. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблеми програмування |
| description | This study is devoted to evaluating the process of training of a parallel system in the form of an artificial neural network, which is built using a genetic algorithm. The methods that allow to achieve this goal are computer simulation of a neural network on multi-core CPUs and a genetic algorithm for finding the weights of an artificial neural network. The performance of sequential and parallel training processes of artificial neural network is compared.
Данное исследование посвящено рассмотрению процесса обучения параллельной системы в виде искусственной нейронной сети, построенной с помощью генетического алгоритма. Методами, которые позволяют достичь поставленной в работе цели, являются компьютерное моделирование нейронной сети на многоядерных центральных процессорах и генетический алгоритм для нахождения весов искусственной нейронной сети. Приведено сравнение производительности последовательного и параллельного процессов обучения искусственной нейронной сети.
Дане дослідження присвячене розгляду процесу навчання паралельної системи у вигляді штучної нейронної мережі, побудованої за допомогою генетичного алгоритму. Методами, які дозволяють досягти поставленої в роботі мети, є комп’ютерне моделювання нейронної мережі на багатоядерних центральних процесорах та генетичний алгоритм для знаходження ваг штучної нейронної мережі. Наведено порівняння продуктивності послідовного та паралельного процесів навчання штучної нейронної мережі.
|
| first_indexed | 2025-11-26T18:07:30Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-180477 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1727-4907 |
| language | English |
| last_indexed | 2025-11-26T18:07:30Z |
| publishDate | 2020 |
| publisher | Інститут програмних систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Katerynych, L. Veres, M. Safarov, E. 2021-09-29T18:35:38Z 2021-09-29T18:35:38Z 2020 Neural networks’ learning process acceleration / L. Katerynych, M. Veres, E. Safarov // Проблеми програмування. — 2020. — № 2-3. — С. 313-321. — Бібліогр.: 11 назв. — англ. 1727-4907 DOI: https://doi.org/10.15407/pp2020.02-03.313 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180477 004.4 This study is devoted to evaluating the process of training of a parallel system in the form of an artificial neural network, which is built using a genetic algorithm. The methods that allow to achieve this goal are computer simulation of a neural network on multi-core CPUs and a genetic algorithm for finding the weights of an artificial neural network. The performance of sequential and parallel training processes of artificial neural network is compared. Данное исследование посвящено рассмотрению процесса обучения параллельной системы в виде искусственной нейронной сети, построенной с помощью генетического алгоритма. Методами, которые позволяют достичь поставленной в работе цели, являются компьютерное моделирование нейронной сети на многоядерных центральных процессорах и генетический алгоритм для нахождения весов искусственной нейронной сети. Приведено сравнение производительности последовательного и параллельного процессов обучения искусственной нейронной сети. Дане дослідження присвячене розгляду процесу навчання паралельної системи у вигляді штучної нейронної мережі, побудованої за допомогою генетичного алгоритму. Методами, які дозволяють досягти поставленої в роботі мети, є комп’ютерне моделювання нейронної мережі на багатоядерних центральних процесорах та генетичний алгоритм для знаходження ваг штучної нейронної мережі. Наведено порівняння продуктивності послідовного та паралельного процесів навчання штучної нейронної мережі. en Інститут програмних систем НАН України Проблеми програмування Методи машинного навчання Neural networks’ learning process acceleration Ускорение процесса обучения нейронных сетей Прискорення процесу навчання нейронних мереж Article published earlier |
| spellingShingle | Neural networks’ learning process acceleration Katerynych, L. Veres, M. Safarov, E. Методи машинного навчання |
| title | Neural networks’ learning process acceleration |
| title_alt | Ускорение процесса обучения нейронных сетей Прискорення процесу навчання нейронних мереж |
| title_full | Neural networks’ learning process acceleration |
| title_fullStr | Neural networks’ learning process acceleration |
| title_full_unstemmed | Neural networks’ learning process acceleration |
| title_short | Neural networks’ learning process acceleration |
| title_sort | neural networks’ learning process acceleration |
| topic | Методи машинного навчання |
| topic_facet | Методи машинного навчання |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180477 |
| work_keys_str_mv | AT katerynychl neuralnetworkslearningprocessacceleration AT veresm neuralnetworkslearningprocessacceleration AT safarove neuralnetworkslearningprocessacceleration AT katerynychl uskorenieprocessaobučeniâneironnyhsetei AT veresm uskorenieprocessaobučeniâneironnyhsetei AT safarove uskorenieprocessaobučeniâneironnyhsetei AT katerynychl priskorennâprocesunavčannâneironnihmerež AT veresm priskorennâprocesunavčannâneironnihmerež AT safarove priskorennâprocesunavčannâneironnihmerež |