Публікація: Методи та моделі прискореної нейромережевої обробки даних у розподіленому обчислювальному середовищ
Завантаження...
Дата
2012
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
В дисертації запропонована модель прискореної нейрообробки даних у розподіленому середовищі , яка дозволяє адаптувати нейрообчислення багатошарових нейронних мереж з різними топологіями на високопродуктивну архітектуру. Метод масштабування обчислювальної системи шляхом визначення прискорення розподіленої нейропроцедури з урахуванням загальної кількості скалярних операцій і втрат часу на виконання розподілених операцій дозволяє оцінити продуктивність подальшого підвищення потужності гетерогенного або гомогенного обчислювального середовища. Запропонована модель оцінювання прискорення навчання та функціонування багатошарових нейронних мереж з різними топологіями сукупно враховує часові параметри виконання нейропроцедури та апаратні характеристики мережі, що дозволяє підвищити продуктивність паралельних нейрообчислень під час вирішення завдань з великим обсягом вхідних даних.
Опис
Ключові слова
багатошарові нейронні мережі, метод зворотнього поширення помилки, паралельні та розподілені обчислення, прискорення, продуктивність, топологія мережі передачі данних, маштабування, multilayer neural networks, backpropagation method, parallel and distributed computing, speedup, performance, scalability, virtual topologies
Бібліографічний опис
Лебьодкіна А. Ю. Методи та моделі прискореної нейромережевої обробки даних у розподіленому обчислювальному середовищі : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.23 "Системи та засоби штучного інтелекту" / А. Ю. Лебьодкіна ; МОНМС України, Харк. нац. ун-т радіоелектроніки. - Х., 2012. - 20 с.