УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта


јвтор:  “арков ћ. —.
Ќазвание:  ќб эффективности построени€ гамильтоновых циклов в графах распределенных вычислительных систем рекуррентными нейронными сет€ми
¬ыпуск:  43
–убрика:  »нформационные технологии в управлении
√од:  2013
Ѕиблиографи€:  “арков ћ. —. ќб эффективности построени€ гамильтоновых циклов в графах распределенных вычислительных систем рекуррентными нейронными сет€ми / ”правление большими системами. ¬ыпуск 43. ћ.: »ѕ” –јЌ, 2013. —.157-171.
 лючевые слова:  –аспределенные вычислительные системы, рекуррентные нейронные сети, графы, гамильтонов цикл
 лючевые слова (англ.):  distributed computer systems, recurrent neural networks, graphs, Hamiltonian cycle
јннотаци€:  –ассмотрено построение рекуррентной нейронной сетью гамильтоновых циклов в графе распределенной вычислительной системы с n вершинами. ѕредложен метод частичных сумм, позвол€ющий сократить врем€ решени€ системы дифференциальных уравнений, описывающих нейронную сеть, с O(n3) до O(n2). ѕоказано, что нейросетевой алгоритм, использующий метод частичных сумм, не уступает по времени построени€ цикла известным перестановочным методам.
јннотаци€ (англ.):  Construction of Hamiltonian cycles in a graph of distributed computer system with vertices by a recurrent neural network is considered. The method of partial sums is proposed to reduce time of differential equations solution, which describe the neural network, from O(n3) to O(n2). It is shown that the neural network algorithm which uses partial sums is competitive with known permutation methods.

в формате PDF
ќбсудить статью в »нтернет-конференции по проблемам управлени€

ѕросмотров: 2057, загрузок: 807, за мес€ц: 12.

Ќазад

»ѕ” –јЌ © 2007. ¬се права защищены