Сеть Кохонена с параллельным обучением
Предложена модифицированная сеть Кохонена с алгоритмом поиска нейронов-победителей при параллельном предъявлении нескольких эталонных образов. Достигаемое повышение производительности перспективно в развитии многоядерных многопроцессорных вычислительных систем. Объем обучающей выборки определяется с...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Управляющие системы и машины |
|---|---|
| Datum: | 2009 |
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2009
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/82753 |
| 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: | Сеть Кохонена с параллельным обучением / В.А. Дяченко, О.Ф. Михаль, О.Г. Руденко // Управляющие системы и машины. — 2009. — № 5. — С. 14-18. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Zusammenfassung: | Предложена модифицированная сеть Кохонена с алгоритмом поиска нейронов-победителей при параллельном предъявлении нескольких эталонных образов. Достигаемое повышение производительности перспективно в развитии многоядерных многопроцессорных вычислительных систем. Объем обучающей выборки определяется с использованием элементов статистического моделирования.
A modified Kohonen network is suggested with the algorithm of searching for the neuron-winners under the parallel presentation of several master images. The reached increasing of the capacity has the prospects as to the development of multikernel multiprocessor computer systems. The number of training samples is defined by using the elements of statistical modeling.
Запропоновано модифіковану мережу Кохонена з алгоритмом пошуку нейрона-переможця за наявності кількох еталонних образів паралельно. Підвищення продуктивності, що досягається, є перспективним у розвитку багатоядерних багатопроцесорних обчислювальних систем. Обсяг навчальної виборки відшукується з використанням елементів статистичного моделювання.
|
|---|---|
| ISSN: | 0130-5395 |