Icann 2010

Je serai présent lors de la conférence ICANN 2010 qui aura lieu en Grèce.

Site de la conférence : http://delab.csd.auth.gr/icann2010/

J’y présenterai mes derniers travaux sur les réseaux de neurones portant sur l’équilibrage des différents temps d’apprentissage.

Abstract : The purpose of this work is to further study the relevance of accelerating the
Monte  Carlo calculations  for the  gamma rays  external  radiotherapy through
feed-forward  neural  networks.  We   have  previously  presented  a  parallel
incremental  algorithm that  builds  neural networks  of  reduced size,  while
providing  high  quality approximations  of  the  dose  deposit. Our  parallel
algorithm consists in a regular  decomposition of the initial learning dataset
(also   called   learning   domain)   in   as  much   subsets   as   available
processors. However,  the initial  learning set presents  heterogeneous signal
complexities and consequently, the learning  times of regular subsets are very
different.  This paper  presents  an efficient  learning domain  decomposition
which  balances the  signal complexities  across  the processors.  As will  be
shown,  the resulting irregular  decomposition allows  for important  gains in
learning time of the global network.

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