Язык программирования Planning C. Инструментальные средства. Новые подходы к обучению нейронных сетей

Группа	Научная литература
Название на русском языке	Язык программирования Planning C. Инструментальные средства. Новые подходы к обучению нейронных сетей
Авторы на русском языке	Пекунов В.В.
Название на английском языке	The New Programming Language Planning C. Tools. The New Approaches to the Artificial Neural Network’s Learning
Авторы на английском языке	Pekunov V.V.
Вид издания на русском языке	Монография
Издательство на русском языке	LAP LAMBERT Academic Publishing, 2017. - 171 с.

Резюме

Монография имеет целью развитие элементов теории и некоторых практических аспектов применения процедур с планированием повторного входа (одним из реальных предельных случаев параллельных и сингулярных объектно-событийных моделей), в данном случае – разрабатывается новый язык последовательного и параллельного программирования Planning C, являющийся расширением C++. Язык поддерживает основные шаблоны распараллеливания: портфель задач, вектор, конвейер. Также возможно описание (и применение) произвольных вычислительных топологий, в том числе с применением порождающего программирования. Имеются и иные, классические средства распараллеливания для общей и распределенной памяти. Показана хорошая эффективность распараллеливания Planning C-программ для систем на базе CPU, CPU+CPU и CPU+GPU. Доказана алгоритмическая полнота Planning C. Доказано, что предельными абстрактными вычислителями для процедур с планированием повторного входа (ПППВ) являются расширенные машины Тьюринга (элементарная и параллельная). Язык может применяться при обучении глубоких нейронных сетей, например, с использованием предложенных в работе новых методов (модификации генетического случайного поиска и переборно-секционированного подхода к минимизации функционала ошибок).

Монография содержит введение, четыре главы и заключение. В первой главе предлагается формализм процедуры с планированием повторного входа, описано его применение для реализации последовательных алгоритмов, доказан ряд утверждений о вычислимости. Во второй главе, на основании обзора современных средств параллельного программирования, с учетом выявленных их достоинств и недостатков предлагаются подходы к описанию различных параллельных алгоритмов на базе вышеуказанных процедур, а также состоящих из них цепей и топологий, введено понятие универсального дедуктивного макромодуля, упрощающего формирование таких топологий. В третьей главе рассмотрены разработанные инструментальные средства Planning C. В четвертой главе рассматривается применение ПППВ при программировании обучения искусственных нейронных сетей (ИНС) прямого распространения, описываются разработанные математические и алгоритмические методы и подходы к обучению ИНС, проведена их апробация, в том числе на параллельных системах. В заключении указаны основные выводы работы.

Издание "Язык программирования Planning C. Инструментальные средства. Новые подходы к обучению нейронных сетей" (Пекунов В.В.) отмечено наградой
МЕДАЛЬ «ЗА ВЕРНОСТЬ ТРАДИЦИЯМ ОТЕЧЕСТВЕННОГО ОБРАЗОВАНИЯ» С УДОСТОВЕРЕНИЕМ

Оформление наградных документов и заказ каталога