Промышленные АСУ и контроллеры Аннотация к статье << Назад Особенности архитектуры искусственной нейронной сети в облачном сервисе и принципы их тренировки О.А. Ковалева, М.Н. Тимофеев В данной статье рассмотрены особенности архитектуры нейронных сетей и принципы их тренировки. Проанализирована эффективность архитектур и методов обучения для решения конкретных задач. Для параллелизации алгоритма обучения многослойного персептрона на уровне выборки использовались директивы OpenMP. Приведены детали алгоритма и методологии оценки параметров ограничений параллельных вычислений в облачном сервисе. В результате сделан вывод о том, что развитие и тенденции в области параллельного обучения нейронных сетей все чаще находят применение и развитие во многих сферах, так как приводят к существенному сокращению времени процесса обучения, и, в зависимости от системы, на которой проводится обучение, могут показывать близкий к линейному рост эффективности в зависимости от количества процессоров, ядер, или потоков системы, контролируемых облачным сервисом. Ключевые слова: нейросетевые модели; параллельные вычисления; нейросеть; облачное хранилище; социологические данные; большие данные; алгоритм; экспертная система; процесс обучения нейронной сети. DOI: 10.25791/asu.2.2021.1256 Стр. 16-21.