Минин Степан Александрович

г. Москва, ГБОУ Школа № 498, 11 класс

ИССЛЕДОВАНИЕ СПОСОБОВ ОПТИМИЗАЦИИ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ

Научный руководитель: Карпенко Анатолий Павлович, доктор физико-математических наук, заведующий кафедрой САПР МГТУ им. Н.Э. Баумана, г. Москва

В период роботизации деятельности человека использование нейросетевых моделей алгоритмов машинного обучения для автоматизации человеческой деятельности в области решения некоторых задач (классификация, кластеризация, прогнозирование) становится обыденным. При использовании данной технологии возникает ряд ограничений, связанных с вычислительными мощностями систем. Соответственно, актуальным является вопрос выбора такого вычислительного оборудования для конструирования системы, чтобы оно удовлетворяло требованиям габаритов, энергопотребления и, самое главное, возможности параллелизации вычислений нейронной сети. Целью моего исследования является рассмотрение способов оптимизации вычислений, производимых нейронными сетями, с точки зрения ускорения и кода программы, и эвристических рекомендаций по улучшению работы алгоритмов обучения, а также использования дополнительных вычислительных мощностей. В результате исследования была доказана эффективность подходов к оптимизации вычислений предложенными методами с помощью экспериментальных программ, написанных на языке C# 7.0 в IDE Visual Studio.


Партнёры и дарители программы