bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИРbsuir-94Research ArticleСтатьиАДАПТАЦИЯ ТОПОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ CUDA-ТЕХНОЛОГИИADAPTATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR CUDA-TECHNOLOGY APPLICATIONХилькоО. С.HilkoO. S.noemail@neicon.ruКундасС. П.KundasS. P.noemail@neicon.ruКоваленкоВ. И.KovalenkoV. I.noemail@neicon.ruМеждународный государственный экологический университет им. А.Д. СахароваBelarus20120306201906107113Copyright © Хилько О.С., Кундас С.П., Коваленко В.И., 20192019Хилько О.С., Кундас С.П., Коваленко В.И.Hilko O.S., Kundas S.P., Kovalenko V.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/94

В работе рассматривается применение CUDA-технологии в программной реализации прямого и обратного проходов искусственной нейронной сети (ИНС) на основе алгоритма обратного распространения ошибки. Показана правомерность добавления в слои ИНС «мнимых» нейронов, позволяющих адаптировать топологию нейронной сети для использования CUDA-технологии. При этом доказано, что введение «мнимых» нейронов не влияет на ход вычислений при выполнении алгоритма обратного распространения ошибки.

The paper deals with the application of CUDA-technology on software implementation of direct and reverse passes of artificial neural network (ANN) based on back-propagation algorithm. It is shown that introduction of «imaginary» neurons helps to adapt the topology of the neural network to be trained and calculated with CUDA-technology. It is proved that «imaginary» neurons do not affect on the calculations in the back propagation algorithm.

параллельные вычисленияискусственные нейронные сетивычисления на GPUCUDA-технология«мнимый» нейронReferencesХилько О.С., Коваленко В.И., Кундас С.П. // Докл. БГУИР. 2010, № 7 (53). C. 83-88.Хилько О.С., Коваленко В.И., Кундас С.П. // Докл. БГУИР. 2010, № 7 (53). C. 83-88.Кундас С.П., Гишкелюк И.А., Коваленко В.И. и др. Компьютерное моделирование миграции загрязняющих веществ в природных дисперсных средах. Мн.: МГЭУ им. А.Д. Сахарова, 2011.Кундас С.П., Гишкелюк И.А., Коваленко В.И. и др. Компьютерное моделирование миграции загрязняющих веществ в природных дисперсных средах. Мн.: МГЭУ им. А.Д. Сахарова, 2011.Антонов И. // Хакер. 2009, № 127. C. 28-31.Антонов И. // Хакер. 2009, № 127. C. 28-31.Хилько О.С. // Доклады БГУИР. 2011, № 4 (58). C. 55-62.Хилько О.С. // Доклады БГУИР. 2011, № 4 (58). C. 55-62.Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. СПб : Вильямс, 2006.Хайкин С. Нейронные сети. Полный курс. СПб : Вильямс, 2006.Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. М., 2001.Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. М., 2001.Кундас С.П., Коваленко В.И., Хилько О.С. // Вестник ПГУ. 2009. № 9. C. 32-38.Кундас С.П., Коваленко В.И., Хилько О.С. // Вестник ПГУ. 2009. № 9. C. 32-38.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.