Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2121U007288, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Розподілені адаптивні оптимізатори в глибинному навчанні Автор Житар Роман ВіталійовичZhytar Roman Vitaliiovych Дата публікації 01-01-2021 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/45207 Видання Київ Опис 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. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити