Решение задачи
Нейросети в параллеьные системах
Условие:
Нейросети в параллеьные системах
Решение:
Лабораторная работа: Нейросети в параллельных системах
Цель работы: Изучить применение нейросетей в параллельных системах и провести эксперименты для оценки их эффективности.
Введение:
Нейросети являются мощным инструментом для решения различных задач машинного обучения. Однако, с ростом размера и сложности нейронных сетей, возникает необходимость в более высокой вычислительной мощности. Параллельные системы предоставляют возможность распараллеливания вычислений и ускорения работы нейросетей.
Основная часть:
1. Обзор литературы:
- Изучите существующие исследования и публикации о применении нейросетей в параллельных системах.
- Определите основные подходы и алгоритмы, используемые для распараллеливания нейросетей.
2. Подготовка данных:
- Выберите набор данных для экспериментов.
- Проведите предобработку данных, включая масштабирование и кодирование категориальных признаков.
3. Реализация нейросети:
- Реализуйте базовую нейронную сеть с использованием выбранного фреймворка (например, TensorFlow или PyTorch).
- Определите архитектуру сети, включая количество слоев, количество нейронов в каждом слое и функции активации.
- Обучите нейросеть на подготовленных данных.
4. Распараллеливание нейросети:
- Изучите возможности параллельных вычислений в выбранном фреймворке.
- Распараллельте обучение нейросети, используя доступные ресурсы параллельной системы (например, графические процессоры или распределенные...
