Buchumschlag

Про аналіз коректності автотьюнінгу програм з використанням техніки переписувальних правил

У роботі запропоновано підхід до перевірки коректності оптимізаційних перетворень паралельних програм, що виконуються автотьюнером. Автотьюнер розглядається як еволюційна дискретна динамічна система й перевірка коректності зводиться до перевірки властивості еквівалентності за результатом представлен...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Проблеми програмування
Datum:	2020
1. Verfasser:	Іваненко, П.А.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainisch
Veröffentlicht:	Інститут програмних систем НАН України 2020
Schlagworte:	Методи машинного навчання
Online Zugang:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180483
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Про аналіз коректності автотьюнінгу програм з використанням техніки переписувальних правил / П.А. Іваненко // Проблеми програмування. — 2020. — № 2-3. — С. 368-374. — Бібліогр.: 9 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

Ähnliche Einträge

Розпаралелювання програм на фортрані з використанням техніки переписувальних правил
von: Doroshenko, A.Yu., et al.
Veröffentlicht: (2015)

Розпаралелювання програм на Фортрані з використанням техніки переписувальних правил
von: Дорошенко, А.Ю., et al.
Veröffentlicht: (2012)

Побудова діагностичної експертно-медичної системи з використанням нейронних мереж
von: Глибовець, М.М., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Автоматизовані методи оцінки когерентності україномовних текстів з використанням методології машинного навчання
von: Крамов, А.А., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Побудова семантичної моделі зображення з використанням машинного навчання на базі згорткових нейронних мереж
von: Андон, П.І., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Оптимізація автотьюнінгу програм з використанням нейромереж
von: Дорошенко, А.Ю., et al.
Veröffentlicht: (2017)

Відтворення казуальних моделей з даних. Проблеми адекватності структур з прихованими причинами
von: Балабанов, О.С.
Veröffentlicht: (2020)

Метод получения информации из онтологии на основе анализа фразы на естественном языке
von: Литвин, А.А., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Efficient increasing of the mutation score during model-based test suite generation
von: Kolchin, A., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Neural networks’ learning process acceleration
von: Katerynych, L., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Застосування технології глибинного навчання для побудови інтелектуальних автономних машин
von: Білоконь, О.С.
Veröffentlicht: (2020)

Distributional semantic modeling: a revised technique to train term/word vector space models applying the ontology-related approach
von: Palagin, O.V., et al.
Veröffentlicht: (2020)

The practical aspect of using the artificial intellectual technology for building a multidimentional function CFAR for smart-handled LPI radar
von: Kosovets, M., et al.
Veröffentlicht: (2020)

О влиянии особенностей фитнесс-функций на сходимость генетического алгоритма
von: Лукьянов, И.О., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Застосування машинного навчання для уточнення чисельних метеорологічних прогнозів
von: Дорошенко, А.Ю., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Аналіз методів машинного навчання в задачі класифікації документів
von: Жиркова, А.П., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Підвищення продуктивності коду мовою РYТНОN з використанням техніки переписувальних правил
von: Жереб, К.А.
Veröffentlicht: (2020)

Автоматизація розв’язування задач з планіметрії, записаних природною українською мовою
von: Жежерун, О.П., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Засіб статичного аналізу .NET програм за допомогою переписувальних правил
von: Мамедов, Г.А., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Засіб налаштування програм на платформі .NET за допомогою переписувальних правил
von: Мамедов, Т.А., et al.
Veröffentlicht: (2019)

Модуль стиснення зображень на основі нейро-мережевих автокодувальників
von: Лесик, В.О., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Intonation expressiveness of the text at program sounding
von: Shevchenko, V.L., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Модель рекурентної нейронної мережі для генерації музики
von: Комарський, О.С., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Algorithm and software for determining a musical genre by lyrics to create a song hit
von: Triantafillu, A.A., et al.
Veröffentlicht: (2021)

The problem of developing the architecture of modern cognitive radar system
von: Коsovets, M., et al.
Veröffentlicht: (2022)

A model of a convolutional neural network and software for typical insect pests recognition
von: Bezliudnyi, Y.S., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Гібридна модель автотьюнінгу з використанням статистичного моделювання
von: Дорошенко, А.Ю., et al.
Veröffentlicht: (2016)

Аналіз англомовного художнього тексту з використанням технологій критичного мислення
von: Скрипка, Р.В.
Veröffentlicht: (2010)

ЗАВДАННЯ ОЦІНКИ ВЕРІЦІКАЦІІ (КОРЕКТНОСТІ) АЛГОРИТМІВ ТА КОМП'ЮТЕРНИХ ПРОГРАМ
von: Бенидзе, Н. Н.
Veröffentlicht: (2021)

Огляд методів виявлення раку молочної залози з використанням штучного інтелекту і методів поглибленого навчання
von: Naderan, Maryam
Veröffentlicht: (2021)

Автотюнінг паралельних програм з використанням системи аналізу даних IBM Watsons Analytics
von: Дорошенко, А.Ю., et al.
Veröffentlicht: (2018)

Час академічної коректності минув
von: Локтєв, В.М.
Veröffentlicht: (2016)

ПРО РЕЗУЛЬТАТИ ДОСЛІДЖЕНЬ НАУКОВОЇ ШКОЛИ ПРИ НАЦІОНАЛЬНІЙ АКАДЕМІЇ НАУК УКРАЇНИ «ДИНАМІКА ОБ’ЄКТІВ КОСМІЧНИХ ТЕХНОЛОГІЙ» У 2021–2025 РОКАХ
von: ALPATOV, A. P.
Veröffentlicht: (2026)

Про умови коректності крайових задач нелінійної теорії пружності
von: Бурак, Я.Й., et al.
Veröffentlicht: (2002)

Нейронні мережі: Дослідження правил прийняття ними рішень
von: Petrenko, Anatolii, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Автотюнінг паралельних програм із використанням статистичного моделювання та машинного навчання
von: Дорошенко, А.Ю., et al.
Veröffentlicht: (2018)

Метод побудови інтелектуальної системи рекомендацій для професійної орієнтації
von: Жабер, Амір Хассан
Veröffentlicht: (2023)

Моделювання динаміки ринку криптовалют з використанням інструментів машинного навчання
von: Martjanov, Dmytro, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Аналіз якісної оцінки кіберспортивних навичок студентів засобами web-орієнтованої системи
von: Конопля, В.К., et al.
Veröffentlicht: (2017)

Про формальний опис типів і структур даних різнорідних програм
von: Стеняшин, А.Ю.
Veröffentlicht: (2011)