ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2018 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,678
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,541
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 1,047
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,460
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 7170
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 310
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 412
Десятилетний индекс Хирша: 19
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год: 303
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 10

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2018 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
16 Июня 2020

В Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана спроектирована быстрая программная реализация специализированной нейросетевой архитектуры с разреженными связями.

26.02.2020

Разработанная реализация нейронной сети работает практически так же, как логистическая регрессия, и на порядок быстрее реализации на базе Lasagne. Реализация на базе Pytorch при увеличении размера вектора начинает работать значительно медленнее, поскольку она основана на плотных, а не на разреженных матрицах. Разработанная архитектура легко расширяема до поддержки не только пар, но и троек, четверок признаков и т.д. Однако в нейронной сети, в которой каждый нейрон скрытого слоя связан с тремя нейронами на входном слое, время предсказания и обучения значительно возрастает. Использование разработанной реализации целесообразно на практике, особенно в высоконагруженных системах, работающих в режиме реального времени, и только в том случае, когда каждый нейрон скрытого слоя связан с небольшим количеством нейронов на входе. В противном случае предпочтительно использовать традиционные плотные матрицы.

Подробное описание дается в статье «Проектирование быстрой программной реализации специализированной нейросетевой архитектуры с разреженными связями», автор Федоренко Ю.С. (Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Москва).