Журнал «Современная Наука»

Эффективность распараллеливания метода на основе роя частиц при оптимизации обучения нейронных сетей

Ларионов Вячеслав Сергеевич (Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ))

Малеев Олег Геннадьевич (К.т.н., доцент, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ))

Предмет исследования: возможность применения распараллеливания вычислений метода роя частиц (PSO) в задаче классификации с использованием нейронных сетей прямого распространения. Для расчетов использованы три датасета, отличающихся числом экземпляров, входных признаков и, соответственно, количеством весовых коэффициентов сети; обучение нейронной сети проводилось в течение 500 эпох в 50 независимых экспериментах с разным количеством процессоров для распараллеливания. Для оценки качества работы предлагаемых методов была выбрана штрафная функция в виде функции перекрестной энтропии. По результатам анализа спроектированных сетей было показано преимущество применения распараллеливания на оптимизации роя частиц.

Ключевые слова:нейронная сеть, оптимизация, PSO, PAPSO, Broadcast PPSO.

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Ларионов В. С., Малеев О. Г. Эффективность распараллеливания метода на основе роя частиц при оптимизации обучения нейронных сетей // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2022. -№07. -С. 71-77 DOI 10.37882/2223-2966.2022.07.18

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"