Технология реализации нейросетевого алгоритма в среде CUDA на примере распознавания рукописных цифр
Автор: Изотов Павел Юрьевич, Суханов Сергей Васильевич, Головашкин Димитрий Львович
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений: Восстановление изображений, выявление признаков, распознавание образов
Статья в выпуске: 2 т.34, 2010 года.
Бесплатный доступ
На примере сверточной нейронной сети продемонстрированы особенности реализации нейросетевого алгоритма распознавания образов на видеокарте (GPU) в среде NVIDIA CUDA. Длительность обучения нейронной сети на видеоадаптере уменьшена в 5,96, а распознавания набора тестовых образцов - в 8,76 раза по сравнению с оптимизированным алгоритмом, выполняющим вычисления только на центральном процессоре (CPU). Показана перспективность реализации нейросетевых алгоритмов на графических процессорах.
Сверточная нейронная сеть, распознавание образов, обучение нейронных сетей, метод обратного распространения ошибки, параллельные вычисления, умножение матриц
Короткий адрес: https://sciup.org/14058936
IDR: 14058936
