title: Efficient parallel implementation of neural network
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ярыгина Анна Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Назаренко Владимир Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Nazarenko Vladimir
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: А.С.Ярыгина
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: A.S.Yarygina
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:13:38Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:13:38Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 012761
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4380
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассмотрены некоторые варианты структуры рекуррентных нейронных сетей и алгоритмы их тренировки. Рассмотрены существующие параллельные реализации рекуррентных нейронных сетей; предложена новая функциональность для библиотеки CURRENNT. Эта функциональность была реализована в рамках работы. Проведён сравнительный анализ различных структур рекуррентной нейронной сети и алгоритмов её тренировки.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Different architectures of recurrent neural networks and various approaches to train them are discussed in this paper. We also consider existing parallel recurrent neural network implementations. We suggest new features for one of these implementations, CURRENNT library, and implement them. Comparative analysis of different recurrent neural network structures and algorithms to train them is conducted.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекурретная нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: графический процессор
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: параллельные вычисления
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: CUDA
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recurrent neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GPU
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: CUDA
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: parallel computations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Efficient parallel implementation of neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Эффективная параллельная реализация нейронной сети
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: paper1705.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4380/1/paper1705.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 385,08 kB
resources.filename: reviewSV_Scan_Nazarenko.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4380/2/reviewSV_Scan_Nazarenko.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1 MB
resources.filename: reviewSV_st007280_YArygina_Anna_Sergeevna_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4380/3/reviewSV_st007280_YArygina_Anna_Sergeevna_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,53 kB
resources.filename: reviewSV_st007280_YArygina_Anna_Sergeevna_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4380/8/reviewSV_st007280_YArygina_Anna_Sergeevna_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,56 kB