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 
 п...
Saved in:
| Published in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Date: | 2011 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2011
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60497 |
| 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: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862686677396357120 |
|---|---|
| author | Аксак, Н.Г. Лебёдкина, А.Ю. |
| author_facet | Аксак, Н.Г. Лебёдкина, А.Ю. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | 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.
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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:04:47Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-60497 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:04:47Z |
| publishDate | 2011 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Аксак, Н.Г. Лебёдкина, А.Ю. 2014-04-15T18:53:11Z 2014-04-15T18:53:11Z 2011 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 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60497 004.272.2 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. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС Методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах Методи і моделі продуктивності навчання багатошарових нейронних мереж в розподілених комп’ютерних середовищах Methods and Performance Models of Training Multilayer Neural Networks in Distributed Computing Environments Article published earlier |
| spellingShingle | 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 |
| title | Методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах |
| title_alt | Методи і моделі продуктивності навчання багатошарових нейронних мереж в розподілених комп’ютерних середовищах Methods and Performance Models of Training Multilayer Neural Networks in Distributed Computing Environments |
| 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_short | 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 |
| topic | Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| topic_facet | Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60497 |
| work_keys_str_mv | AT aksakng metodyimodeliproizvoditelʹnostiobučeniâmnogosloinyhneironnyhseteivraspredelennyhkompʹûternyhsredah AT lebedkinaaû metodyimodeliproizvoditelʹnostiobučeniâmnogosloinyhneironnyhseteivraspredelennyhkompʹûternyhsredah AT aksakng metodiímodelíproduktivnostínavčannâbagatošarovihneironnihmerežvrozpodílenihkompûternihseredoviŝah AT lebedkinaaû metodiímodelíproduktivnostínavčannâbagatošarovihneironnihmerežvrozpodílenihkompûternihseredoviŝah AT aksakng methodsandperformancemodelsoftrainingmultilayerneuralnetworksindistributedcomputingenvironments AT lebedkinaaû methodsandperformancemodelsoftrainingmultilayerneuralnetworksindistributedcomputingenvironments |