Nové trendy v simulaci neuronových sítí
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03132655" target="_blank" >RIV/68407700:21230/07:03132655 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
New Trends in Simulation of Neural Networks
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper actual simulation techniques and simulation systems for artificial neural networks are compared. We focus on neural network simulators that allow a user easy design of new neural networks. There are several simulation strategies that can beexploited by modern neural network simulators described. We considered the synchronous simulation as the most effective for parallel systems like artificial neural networks. Examples of general simulation systems that can be used for simulation of neural networks are mentioned. Current neural network simulators commonly depend on a type of neural network simulated and cannot be easily extended to simulate a different or a neural network with a brand new architecture and function. Universal simulation tools seem to be suitable for network design but do not support connectionism natively.
Název v anglickém jazyce
New Trends in Simulation of Neural Networks
Popis výsledku anglicky
In this paper actual simulation techniques and simulation systems for artificial neural networks are compared. We focus on neural network simulators that allow a user easy design of new neural networks. There are several simulation strategies that can beexploited by modern neural network simulators described. We considered the synchronous simulation as the most effective for parallel systems like artificial neural networks. Examples of general simulation systems that can be used for simulation of neural networks are mentioned. Current neural network simulators commonly depend on a type of neural network simulated and cannot be easily extended to simulate a different or a neural network with a brand new architecture and function. Universal simulation tools seem to be suitable for network design but do not support connectionism natively.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2007
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 6th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation
ISBN
978-3-901608-32-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Název nakladatele
ARGESIM
Místo vydání
Vienna
Místo konání akce
Ljubljana
Datum konání akce
9. 9. 2007
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—