• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Расулов, Мирзо Макудович. Структурирование больших данных (big data) для обучения нейросети CNN-ELM в задачах программирования систем распознавания / М. М. Расулов. - DOI 10.37882/2223-2966.2022.06.31. - Текст : непосредственный // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Естественные и технические науки : научно-практический журнал. - 2022. - N 6. - С. 137-140. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2223-2966.
    (Шифр в БД У4175/2022/6)
    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.032.26
    28.23.25004.85
    20.53.19004.62
    РУБ ИИ
    04.01
    04.07

    Рубрики:
    Информация -- Обработка
    Машинное обучение
    Нейронные сети
    Искусственный интеллект

    Кл.слова (ненормированные): большие данные -- структурирование больших данных -- искусственные нейронные сети -- сверточные нейронные сети -- нейронные сети -- нейросеть -- глубокое обучение
    Аннотация: На основе теории масштабируемости машинного обучения в рамках данного исследования предложена концепция обучения нейросети в задачах программирования систем распознавания. Масштабный подход имеет некоторые ограничения. В данном исследовании, для решения задач программирования систем распознавания, предложен подход для интеграции в сверточную сеть CNN асинхронных компонентов ELM, основанный на платформе параллельных вычислений MapReduce в качестве модуля классификатора. Такой подход может сэкономить больше времени на обучение, чем одиночные модели CNN-ELM. Этот подход может улучшить эффективность масштабируемости в системах машинного обучения, объединив подходы свертки и масштабирования.
    Экз-ры полностью У4175/2022/6
    Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Свободны: ЧЗХР (1), ХРЦ (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽