РЕФЕРАТИВНА БАЗА ДАНИХ "УКРАЇНІКА НАУКОВА"
Abstract database «Ukrainica Scientific»


Бази даних


Реферативна база даних - результати пошуку


Вид пошуку
Пошуковий запит: (<.>ID=REF-0000711284<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 1

Рибальченко О. Г. 
Багатопотокові обчислення в оптимізації функціоналу якості моделей машинного навчання методом імітації відпалу / О. Г. Рибальченко, Н. Н. Шаповалова, С. В. Білашенко // Гірн. вісн. : наук.-техн. зб.. - 2018. - Вип. 103. - С. 60-65. - Бібліогр.: 12 назв. - укp.

Мета роботи - вивчення можливостей реалізації багатопотокових обчислень для алгоритму знаходження глобального мінімуму багатовимірної цільової функції, заснованого на стохастичному методі імітації відпалу, з метою оптимізації функціоналу якості моделей машинного навчання, вибір оптимальних значень параметрів застосування алгоритму для різних наявних обчислювальних потужностей, розроблення рекомендацій до застосування багатопотокових обчислень за певних початкових умов задачі багатовимірної оптимізації. Використано числовий експеримент задачі паралельної оптимізації оціночного функціоналу якості моделей машинного навчання з розподіленням навчальної вибірки при різному розмірі пулу потоків, на вибірках різного розміру, для гладкої та негладкої оптимізаційних функцій. Досліджена можливість використання багатопотокових обчислень з розподіленням навчальної вибірки при реалізації алгоритму знаходження глобального мінімуму багатовимірної цільової функції, заснованого на стохастичному методі імітації відпалу, та доцільність їх застосування до різних типів оптимізаційних функцій у машинному навчанні, вивчена закономірність зміни показника прискорення паралельних алгоритмів для різних обчислювальних потужностей. Практична значимість виконаної роботи полягає в обгрунтуванні доцільності застосування багатопотокових обчислень з розподіленням навчальної вибірки при реалізації алгоритму імітації відпалу для оптимізації негладких цільових функцій. Емпірично знайдено оптимальні значення параметрів проведення експерименту для наявних обчислювальних ресурсів, що дозволяє значно збільшити швидкість виконання завдання мінімізації функції помилок регресійної моделі за критеріями середньоквадратичного відхилення. Розроблено бібліотеку opti_methods методів багатовимірної оптимізації оціночного функціоналу якості моделей задач машинного навчання для мови програмування Python 3, реалізоване розподілення навчальної вибірки для різного розміру пулу потоків, знайдено оптимальні значення параметрів проведення експерименту для наявних обчислювальних ресурсів. Показано, що запропонований паралельний варіант алгоритму оптимізації методом імітації відпалу за схемою больцманівського гасіння може ефективно застосовуватися для вирішення завдань пошуку глобального мінімуму багатовимірної цільової функції.


Індекс рубрикатора НБУВ: В192.19 + З970.221

Рубрики:

Шифр НБУВ: Ж60802 Пошук видання у каталогах НБУВ 
Повний текст  Наукова періодика України 
Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)
  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
 
Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського
Відділ наукового формування національних реферативних ресурсів
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського