Розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології
У статті запропонована нова розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології, яка, за наявності достатніх обчислювальних ресурсів, дозволяє радикально збільшити швидкість знаходження оптимальних конфігурацій нейронних мереж. З метою оптимізації продуктивності рішення, рівномірного р...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Проблеми програмування |
|---|---|
| Datum: | 2021 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Інститут програмних систем НАН України
2021
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180671 |
| 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: | Розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології / I.З. Ашур, А.Ю. Дорошенко // Проблеми програмування. — 2021. — № 3. — С. 3-15. — Бібліогр.: 18 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-180671 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Ашур, I.З. Дорошенко, А.Ю. 2021-10-13T19:44:12Z 2021-10-13T19:44:12Z 2021 Розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології / I.З. Ашур, А.Ю. Дорошенко // Проблеми програмування. — 2021. — № 3. — С. 3-15. — Бібліогр.: 18 назв. — укр. 1727-4907 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180671 004.272.26 + 004.021 + 004.032.26 У статті запропонована нова розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології, яка, за наявності достатніх обчислювальних ресурсів, дозволяє радикально збільшити швидкість знаходження оптимальних конфігурацій нейронних мереж. З метою оптимізації продуктивності рішення, рівномірного розподілу завдань між вузлами та оптимального використання обчислювальних ресурсів була реалізована підтримка пакетної оцінки геномів. Експериментальна перевірка нової ре- алізації засвідчує, що, використовуючи запропоноване розподілене рішення, швидкість виконання методу нейроеволюції наростаючої топології в частині оцінювання згенерованих нейронних мереж на прикладі розглянутого завдання і середовища може зростати на декілька порядків. Despite the neuroevolution of augmenting topologies method strengths, like the capability to be used in cases where the formula for a cost function and the topology of the neural network are difficult to determine, one of the main problems of such methods is slow convergence towards optimal results, especially in cases with complex and challenging environments. This paper proposes the novel distributed implementation of neuroevolution of augmenting topologies method, which considering availability of sufficient computational resources allows drastically speed up the process of optimal neural network configuration search. Batch genome evaluation was implemented for the means of proposed solution performance optimization, fair, and even computational resources usage. The proposed distributed implementation benchmarking shows that the generated neural networks evaluation process gives a manifold increase of efficiency on the demonstrated task and computational environment. uk Інститут програмних систем НАН України Проблеми програмування Інструментальні засоби і середовища програмування Розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології Distributed implementation of neuroevolution of augmenting topologies method Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології |
| spellingShingle |
Розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології Ашур, I.З. Дорошенко, А.Ю. Інструментальні засоби і середовища програмування |
| title_short |
Розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології |
| title_full |
Розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології |
| title_fullStr |
Розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології |
| title_full_unstemmed |
Розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології |
| title_sort |
розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології |
| author |
Ашур, I.З. Дорошенко, А.Ю. |
| author_facet |
Ашур, I.З. Дорошенко, А.Ю. |
| topic |
Інструментальні засоби і середовища програмування |
| topic_facet |
Інструментальні засоби і середовища програмування |
| publishDate |
2021 |
| language |
Ukrainian |
| container_title |
Проблеми програмування |
| publisher |
Інститут програмних систем НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Distributed implementation of neuroevolution of augmenting topologies method |
| description |
У статті запропонована нова розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології, яка, за наявності достатніх обчислювальних ресурсів, дозволяє радикально збільшити швидкість знаходження оптимальних конфігурацій нейронних мереж. З метою оптимізації продуктивності рішення, рівномірного розподілу завдань між вузлами та оптимального використання обчислювальних ресурсів була реалізована підтримка пакетної оцінки геномів. Експериментальна перевірка нової ре- алізації засвідчує, що, використовуючи запропоноване розподілене рішення, швидкість виконання методу нейроеволюції наростаючої топології в частині оцінювання згенерованих нейронних мереж на прикладі розглянутого завдання і середовища може зростати на декілька порядків.
Despite the neuroevolution of augmenting topologies method strengths, like the capability to be used in cases where the formula for a cost function and the topology of the neural network are difficult to determine, one of the main problems of such methods is slow convergence towards optimal results, especially in cases with complex and challenging environments. This paper proposes the novel distributed implementation of neuroevolution of augmenting topologies method, which considering availability of sufficient computational resources allows drastically speed up the process of optimal neural network configuration search. Batch genome evaluation was implemented for the means of proposed solution performance optimization, fair, and even computational resources usage. The proposed distributed implementation benchmarking shows that the generated neural networks evaluation process gives a manifold increase of efficiency on the demonstrated task and computational environment.
|
| issn |
1727-4907 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/180671 |
| citation_txt |
Розподілена реалізація методу нейроеволюції наростаючої топології / I.З. Ашур, А.Ю. Дорошенко // Проблеми програмування. — 2021. — № 3. — С. 3-15. — Бібліогр.: 18 назв. — укр. |
| work_keys_str_mv |
AT ašuriz rozpodílenarealízacíâmetoduneiroevolûcíínarostaûčoítopologíí AT dorošenkoaû rozpodílenarealízacíâmetoduneiroevolûcíínarostaûčoítopologíí AT ašuriz distributedimplementationofneuroevolutionofaugmentingtopologiesmethod AT dorošenkoaû distributedimplementationofneuroevolutionofaugmentingtopologiesmethod |
| first_indexed |
2025-12-07T19:21:55Z |
| last_indexed |
2025-12-07T19:21:55Z |
| _version_ |
1850878528653885440 |