Применение вычислительных сред для ускорения рекуррентных нейронных сетей
Одним из основных факторов, ограничивающих применение современных алгоритмов машинного обучения в технических системах, является несовершенство используемого аппаратного обеспечения. Особенно остро проблема стоит для крупных нейронных сетей в маломощных и автономных системах, имеющих жесткие огранич...
| Опубликовано в: : | Цифровая экономика № 1. С. 27-35 |
|---|---|
| Главный автор: | Шатравин, Владислав |
| Другие авторы: | Шашев, Дмитрий Вадимович |
| Формат: | Статья в журнале |
| Язык: | Russian |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001016948 |
Похожие документы
-
Прогноз приземной температуры воздуха на основе модели рекуррентной нейронной сети типа LSTM
по: Дель, Ирина Васильевна -
Прогноз приземной температуры воздуха на основе модели рекуррентной нейронной сети типа LSTM
по: Дель, Ирина Васильевна -
Сравнение методов анализа настроений глубокого обучения, включая LSTM и машинное обучение
по: Тапе, Жан Макс Хабиб - Подход к распознаванию именованных сущностей на примере технологических терминов в условиях ограниченной обучающей выборки
-
Алгоритмы вычисления отклика нейронных сетей на динамически перестраиваемых вычислительных средах диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук : 2.3.8
по: Шатравин, Владислав
Публикация: (2023)
