Please use this identifier to cite or link to this item:
http://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/19061
Title: | Параллельная нейрообработка больших данных в распределенной среде на основе MapReduce |
Other Titles: | Паралельна нейрообработка великих даних у розподіленому середовищі на основі MapReduce Parallel processing of big data in a distributed environment based on MapReduce |
Authors: | Аксак Н. Г. Аксак Н. Г. Axak N. G. |
Keywords: | модель MapReduce параллельная реализация многослойная нейронная сеть облачные вычисления модель MapReduce паралельна реалізація багатошарова нейронна мережа хмарні обчислення model MapReduce Parallel implementation Multi-layer neural network Cloud computing |
Issue Date: | 2018 |
Citation: | Аксак Н. Г. Параллельная нейрообработка больших данных в распределенной среде на основе MapReduce / Н. Г. Аксак // Інформаційні технології: сучасній стан та перспективи: монографія / за заг. ред. В. С. Пономаренка. – Х. : Тов. «ДІСА ПЛЮС», 2018. – С. 325–340. |
Abstract: | Предложены методы ускоренного обучения и функционирования многослойной нейронной сети прямого распространения в компьютерных кластерах с различными топологиями передачи данных. Разработанные MapReduce модели нейрообработки больших данных позволили равномерно планировать вычислительную нагрузку. Запропоновано методи прискореного навчання і функціонування багатошарової нейронної мережі прямого поширення в комп'ютерних кластерах з різними топологиями передачі даних. Розроблені MapReduce моделі нейрообработкі великих даних дозволили рівномірно планувати обчислювальне навантаження. Methods for speed up training and functioning of the multilayered feedforward neural network in computer clusters with different virtual topologies are developed. The balanced planning of processing power is executed by developed MAPREDUCE model of neuroprocessing big data. |
URI: | http://hdl.handle.net/123456789/19061 |
Appears in Collections: | Статті (ІС) |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Аксак-монография 2018.pdf | 709,48 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.