Search academic texts

Information × Registration Number 2121U007288, Article popup.category Бакалаврська робота Title Розподілені адаптивні оптимізатори в глибинному навчанні (AI translated) popup.author Житар Роман ВіталійовичZhytar Roman Vitaliiovych popup.publication 01-01-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45207 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 81 с., 36 рис., 8 табл., 2 дод., 12 джерел. Метою даної роботи є дослідження методів та підходів розподіленого навчання глибоких нейронних мереж. Об’єктом дослідження цього дипломного проекту є розподілені оптимізатори: алгоритми навчання нейронних мереж шляхом градієнтного спуску, що можуть масштабуватись на тисячі ком'ютерів. Предметом дослідження є результати роботи різних розподілених методів навчання нейронних мереж, їх порівняльний аналіз. Bachelor thesis: 81 p., 36 fig., 8 tabl., 2 append., 12 sources. The aim of this paper is to study the methods and approaches of distributed learning of deep neural networks. The object of research of this diploma project is distributed optimizers: algorithms for training neural networks by Gradient Descent, which can be scaled to thousands of computers. The subject of the research is the results of various distributed methods of training neural networks, their comparative analysis. popup.nrat_date 2025-11-05 Close