- июнь 28, 2016
Ефромеева Е. В., Попов А. А. Использование искусственных нейронных сетей для оптимизации производительности различных подсистем Linux // Наука, техника и образования № 06 (24), 2016. - С. {см. журнал}. Тип лицензии на данную статью – CC BY 3.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Ефромеева Елена Валентиновна / Efromeeva Elena Valentinovna – кандидат технических наук, доцент;
Попов Антон Андреевич / Popov Anton Andreevich – магистрант, кафедра информационных технологий и вычислительных систем, Московский государственный технологический университет «Станкин», г. Москва
Аннотация: в статье анализируется применение метода машинного обучения (искусственных нейронных сетей) для оптимизации производительности Linux систем.
Ключевые слова: Linux, машинное обучение, производительность.
Литература
- Collectl: An Advanced All-in-One Performance Monitoring Tool for Linux. [Электронный ресурс] // Режим доступа URL: http://www.tecmint.com/linux-performance-monitoring-with-collectl-tool
- Википедия, Искусственная нейронная сеть. [Электронный ресурс] // Режим доступа URL: https://ru.wikipedia./wiki/Искусственная_нейронная_сеть (18.05.2016).
- Нейронные сети. Часть 1. Основы искусственных нейронных сетей. [Электронный ресурс] // Режим доступа URL: https://geektimes.ru/post/40137/ (18.05.2016).
- Википедия, Maximum transmission unit. [Электронный ресурс] // Режим доступа URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Maximum_transmission_unit (18.05.2016).
- Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки (Backpropagation). [Электронный ресурс] // Режим доступа URL: https://habrahabr.ru/post/198268/ (18.05.2016).