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...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Datum: | 2011 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2011
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/60497 |
| 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: | 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| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-60497 |
|---|---|
| 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 |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Методы и модели производительности обучения многослойных нейронных сетей в распределенных компьютерных средах |
| 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_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 |
| author |
Аксак, Н.Г. Лебёдкина, А.Ю. |
| author_facet |
Аксак, Н.Г. Лебёдкина, А.Ю. |
| topic |
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| topic_facet |
Нейронные сети и нейросетевые технологии. Информационная безопасность ИС |
| publishDate |
2011 |
| language |
Russian |
| container_title |
Штучний інтелект |
| publisher |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| format |
Article |
| 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 |
| 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.
|
| issn |
1561-5359 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.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. |
| work_keys_str_mv |
AT aksakng metodyimodeliproizvoditelʹnostiobučeniâmnogosloinyhneironnyhseteivraspredelennyhkompʹûternyhsredah AT lebedkinaaû metodyimodeliproizvoditelʹnostiobučeniâmnogosloinyhneironnyhseteivraspredelennyhkompʹûternyhsredah AT aksakng metodiímodelíproduktivnostínavčannâbagatošarovihneironnihmerežvrozpodílenihkompûternihseredoviŝah AT lebedkinaaû metodiímodelíproduktivnostínavčannâbagatošarovihneironnihmerežvrozpodílenihkompûternihseredoviŝah AT aksakng methodsandperformancemodelsoftrainingmultilayerneuralnetworksindistributedcomputingenvironments AT lebedkinaaû methodsandperformancemodelsoftrainingmultilayerneuralnetworksindistributedcomputingenvironments |
| first_indexed |
2025-12-07T16:04:47Z |
| last_indexed |
2025-12-07T16:04:47Z |
| _version_ |
1850866125664944128 |