Кластеризация текстов с помощью нейронных сетей и временная оценка работы алгоритма
Аннотация
В текущей работе рассматривается вопрос кластеризации неструктурированных групп текстов с помощью нейронных сетей. Сложность используемых сетей приводит к чрезвычайному увеличению времени обучения, что решается многопоточными системами вида вычислительный
кластер.
кластер.
Ключевые слова
кластеризация текстов,
нейронные сети,
обучение нейронных сетей,
многопоточная обработка,
оценка времени работы алгоритма
004.855.5, 167.2
Об авторе
Д. Е. Кошкин
Московский Государственный Технический
Университет Радиотехники, Электроники
и Автоматики
Россия
Россия
Список литературы
1. Т. 25: Большая Советская энциклопедия. [Текст]: в 30 т. /Гл. ред. А.М. Прохоров, 3-е изд. М., «Сов. энциклопедия», 1969-78., 600 стр., илл.; 30 л. илл. и карт.
2. Основы судебного речеведения: Монография / Галяшина Е.И.; под ред. проф. М. В. Горбаневского. - М.: СТЭНСИ, 2003. - 236 с.
3. Сигов А.С., Кошкин Д.Е., Дробнов С.Е. Кластеризация текста на основе анализа слов с применением распределенных вычислений. Журнал «Информатизация образования и науки.», №2(10) апрель 2011, с. 74-80, - М. «Информика».
4. Дробнов С.Е., Кошкин Д.Е. Анализ ускорения обучения нейронных сетей при применении GRID-систем./Материалы IV Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Часть I, с. 85-88.
Рецензия
Для цитирования:
Кошкин Д.Е. Кластеризация текстов с помощью нейронных сетей и временная оценка работы алгоритма. Философские проблемы информационных технологий и киберпространства. 2012;(1):72-78.
Просмотров:
139
Послать статью по эл. почте 