31.05.2024; Черкаси, Україна: V Міжнародна наукова конференція «Розвиток наукової думки постіндустріального суспільства: сучасний дискурс»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

ОПТИМІЗАЦІЯ АЛГОРИТМУ РОБОТИ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ЗА РАХУНОК ЗМЕНШЕННЯ ШИРИНИ ПОТОКОВОГО ГРАФА АЛГОРИТМУ

  • Євген Фастюк ,
  • Наталія Гузинець
DOI: https://doi.org/10.62731/mcnd-31.05.2024.006
PDF

Опубліковано 14.06.2024

Як цитувати

Фастюк , Є., & Гузинець , Н. (2024). ОПТИМІЗАЦІЯ АЛГОРИТМУ РОБОТИ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ЗА РАХУНОК ЗМЕНШЕННЯ ШИРИНИ ПОТОКОВОГО ГРАФА АЛГОРИТМУ. Матеріали конференцій МЦНД, (31.05.2024; Черкаси, Україна), 214–216. https://doi.org/10.62731/mcnd-31.05.2024.006

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Авторське право (c) 2024 Євген Фастюк , Наталія Гузинець

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Google Scholar

Анотація

В сучасному світі, коли обчислювальна потужність є критичним ресурсом, оптимізація алгоритмів стає важливим завданням для забезпечення ефективної роботи програмних систем. Одним із ключових напрямів у цьому контексті є зменшення витрат ресурсів, зокрема кількості процесорних елементів (ПЕ), необхідних для виконання алгоритмів. У цьому контексті важливо дослідження зменшення ширини потокового графа алгоритму нейронної мережі. Нейронні мережі стали потужним інструментом у багатьох областях, від розпізнавання образів до автономних систем. Проте їх ефективність і потужність може бути обмежена необхідністю великої кількості обчислювальних ресурсів. Тому питання оптимізації роботи нейронних мереж стає вкрай актуальним.

PDF

Посилання

  1. Ayyadevara V. K. Neural Networks with Keras Cookbook: Over 70 Recipes Leveraging Deep Learning Techniques Across Image, Text, Audio, and Game Bots. Packt Publishing, Limited, 2019.
  2. Мельник А. О., Яковлєва І. Д., Ющенко В. Ю. ПОБУДОВА ТА МАТРИЧНЕ ПОДАННЯ ПОТОКОВОГО ГРАФА АЛГОРИТМУ. Вісник Вінницького політехнічного інституту. 2009. № 3. С. 93–99.
  3. Мельник А. О., Яковлєва І. Д. ПОДАННЯ ПОТОКОВОГО ГРАФА АЛГОРИТМУ СТРУКТУРНОЮ МАТРИЦЕЮ. Вісник Хмельницького національного університету. 2008. № 4. С. 124–128.
  4. Fastiuk Y., Bachynskyy R., Huzynets N. Methods of Vehicle Recognition and Detecting Traffic Rules Violations on Motion Picture Based on OpenCV Framework. Advances in Cyber-Physical Systems. 2021. Vol. 6, no. 2. P. 105–111. URL: https://doi.org/10.23939/acps2021.02.105 (date of access: 26.05.2024).