Отрывок: Мы протестировали 2 варианта инициализации весов: равномерным распределением (Uniform) и по методу Xavier . В качестве алгоритма обновления весов были протестированы: алгоритм Nesterov Accelerated Gradient (Nesterovs), адаптивный градиентный спуск (Adagrad), метод адаптивного шага обучения (Adadelta), адаптивная оценка моментов (Adam). Были опробованы 2 алгоритма оптимизации: линейный градиентный спуск (LGD) и стохастический градиентный спуск (SGD). Эти опт...
Название : Прогнозирование загрузки ресурсов кластера при помощи нейросетевых моделей
Авторы/Редакторы : Артамонов, Ю.С.
Ключевые слова : загрузка ресурсов
кластер
прогнозирование
нейронная сеть
модель
Дата публикации : 2017
Издательство : Новая техника
Библиографическое описание : Артамонов Ю.С. Прогнозирование загрузки ресурсов кластера при помощи нейросетевых моделей // Сборник трудов III международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2017) - Самара: Новая техника, 2017. - С. 1734-1739.
Аннотация : В настоящее время исследователю для проведения вычислений доступен широкий набор высокопроизводительных окружений. Выбрать окружение, в котором вычисления будут завершены как можно раньше, – довольно сложная задача. Для её решения требуется проанализировать загрузку ресурсов окружения, а также спрогнозировать их доступность в будущем. В работе решена задача прогнозирования загрузки ресурсов кластера с использованием нейросетевых моделей. Рассмотрен процесс настройки архитектуры сети на примере многослойного персептрона: выбор функций активации, алгоритмов инициализации и обновления весов нейронов. Обучение и тестирование проведено на наборе данных загрузки кластера «Сергей Королев» за период с ноября 2013 года по декабрь 2016 года.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Prognozirovanie-zagruzki-resursov-klastera-pri-pomoshi-neirosetevyh-modelei-64141
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20170522\64141
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper 311_1734-1739.pdfОсновная статья. Раздел: Наука о данных825.8 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.