Розподілені адаптивні оптимізатори в глибинному навчанні

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПодколзін, Гліб Борисович
dc.contributor.authorЖитар, Роман Віталійович
dc.date.accessioned2021-11-24T13:20:13Z
dc.date.available2021-11-24T13:20:13Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenBachelor 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.uk
dc.description.abstractukДипломна 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.uk
dc.format.page81 с.uk
dc.identifier.citationЖитар, Р. В. Розподілені адаптивні оптимізатори в глибинному навчанні : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Житар Роман Віталійович. – Київ, 2021. – 81 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45207
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectглибинне навчанняuk
dc.subjectрозподілене навчанняuk
dc.subjectметоди оптимізації глибинних нейронних мережuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectdeep learninguk
dc.subjectdistributed learninguk
dc.subjectoptimization methods of deep neural networksuk
dc.titleРозподілені адаптивні оптимізатори в глибинному навчанніuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Zhytar_bakalavr.pdf
Розмір:
4.3 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи