Menu: Home :: go to Journal :: switch to Russian :: switch to English
You are here: all Journals and Issues→ Journal→ Issue→ Article

THE FORMAT OF THE CONFIGURATION OF NEURAL NETWORK SIMULATOR THAT IMPLEMENTS PARALLEL TRAINING OF ARTIFICIAL NEURONIC NETWORKS

Annotation

In this work the format of configurating of the information system of intelligent core which is the neural network simulator and all simulator base elements are described. These elements are neurons, structures and training algorithms.

Keywords

artificial neural networks; configuration format; neural network simulator

Full-text in one file

Download

UDC

519.85

Pages

469-472

References

1. Krjuchin O.V. Programmnyj kompleks dlja modelirovanija ob#ektov social'no-jekonomicheskogo naznachenija s ispol'zovaniem iskus-stvennyh nejronnyh setej na klasternyh vychislitel'nyh siste-mah // Gaudeamus. Psihologo-pedagogicheskij zhurnal. Aktual'nye problemy informatiki i informacionnyh tehnologij: materia-ly 14 Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. Tambov, 2010. № 2 (16). S. 534. 2. Krjuchin O.V. Vychislitel'naja sistema dlja postroenija modelej iskusstvennyh nejronnyh setej // Nauka v sovremennom mire: Materialy 9 Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. (22 fevralja 2012 g.): sbornik nauchnyh trudov / pod red. G.F. Grebenshhikova. M.: Sput-nik, 2012. S. 238-240. 3. Arzamascev A.A., Zenkova N.A., Krjuchin O.V., Kvashenkin D.O., Neudahin A.V. Avtomatizirovannaja tehnologija i programmno-tehnologicheskij kompleks dlja postroenija jekspertnyh sistem s intellektual'nym jadrom, osnovannym na nejrosetevyh modeljah, podderzhkoj raspredelennogo vvoda dannyh i parallel'nyh vy-chislenij // Vestnik Tambovskogo universiteta. Serija Estestvennye i tehnicheskie nauki. Tambov, 2012. T. 17. Vyp. 3. S. 948-978. 4. Komarcova L.G., Maksimov A.V. Nejrokomp'jutery. M.: MGTU im. N.Je. Baumana, 2004. 5. Mirkes E.M. Nejrokomp'juter. Proekt standarta. Novosibirsk: Nauka, 1999. 337 s. 6. Kryuchin O.V., Arzamastsev A.A., Troitzsch K.G. A parallel algorithm for selecting activation functions of an artificial network, Arbeitsber-ichte aus dem Fachbereich Informatik. Nr. 12/2011 Universität Ko-blenz-Landau, 2011. ISSN (Online) 1864-0850. URL: http://www.uni-koblenz.de/~fb4reports/2011/2011_12_Arbeitsberichte.pdf. 7. Osovskij S. Nejronnye seti dlja obrabotki informacii / per. s pol'sk. I.D. Rudinskogo. M.: Finansy i statistika, 2002. 344 s. 8. Krjuchin O.V., Arzamascev A.A. Parallel'nyj podbor vesovyh kojefficientov iskusstvennoj nejronnoj seti metodom Monte-Karlo // Nauchnyj potencial molodezhi – budushhee Rossii [Jelek-tronnyj resurs]: 2 Vserossijskie nauchnye Zvorykinskie chtenija. Sb. tez. dokladov 2 Vserossijskoj mezhvuzovskoj nauchnoj konfe-rencii (g. Murom, 23 aprelja 2010 g.). Murom: Izd. poligrafiche-skij centr MI VlGU, 2010. 1119 s., il., 1 jelektron. opt. disk (CD-ROM). S. 865-866. 9. Barcev S.I., Gilev S.E., Ohonin V.A. Princip dvojstvennosti v organizacii adaptivnyh setej obrabotki informacii // Dinami-ka himicheskih i biologicheskih sistem. Novosibirsk: Nauka, 1989. S. 6-55. 10. Riedmiller M. Untersuchungen zu konvergenz und generalisier-ungsverhalten uberwachter lernverfahren mit dem SNNS. In Proceedings of the SNNS. 1993. 11. Krjuchin O.V., Arzamascev A.A. Parallel'nyj algoritm polnogo skanirovanija minimizacii funkcij // 7 Vserossijskaja nauchnaja konferencija molodyh uchenyh, aspirantov i studentov. Infor-macionnye tehnologii, sistemnyj analiz i upravlenie. Taganrog: Taganrogskij tehnologicheskij institut JuFU, 2009. S. 270-272. 12. Galushkin A.I. Sintez mnogoslojnyh sistem raspoznavanija obra-zov. M.: Jenergija, 1974.

Received

2015-04-02

Section of issue

Physics and production engineering

Для корректной работы сайта используйте один из современных браузеров. Например, Firefox 55, Chrome 60 или более новые.