Neural network training acceleration using NVIDIA CUDA technology for image recognition


Cite item

Full Text

Abstract

In this paper, an implementation of neural network trained by algorithm based on Levenberg-Marquardt method is presented. Training of neural network increased by almost 9 times using NVIDIA CUDA technology. Implemented neural network is used for the recognition of noised images.

About the authors

Alexander A Fertsev

Mordovian State University by N. P. Ogarev

Email: a.fertsev@rm.volga.rt.ru
каф. прикладной математики; Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарева; Mordovian State University by N. P. Ogarev

References

  1. Mashor M. Y., Sulaiman S. N. Recognition of Noisy Numerals using Neural Network // IJCIM, 2001. Vol. 9, no. 3. Pp. 158-164.
  2. Boureau Y.-L., Bach F., LeCun Y., Ponce J. Learning mid-level features for recognition / In: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2010. Pp. 2559-2566.
  3. Hagan M. T., Menhaj M. Training feedforward networks with the Marquardt algorithm // IEEE Transactions on Neural Networks, 1994. Vol. 5, no. 6. Pp. 989-993.
  4. Wilamowski B. M., Chen Y., Malinowski A. Efficient algorithm for training neural networks with one hidden layer / In: International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN '99). Vol. 3, 1999. Pp. 1725-1728.
  5. Marquardt D. An Algorithm for Least-Squares Estimation of Nonlinear Parameters // SIAM J. Appl. Math., 1963. Vol. 11, no. 2. Pp. 431-441.
  6. David J. C. MacKay A practical Bayesian framework for backpropagation networks // Neural Computation, 1992. Vol. 4, no. 3. Pp. 448-472.
  7. Poland J. On the Robustness of update strategies for the Bayesian hyperparameter alpha, available on: http://www-alg.ist.hokudai.ac.jp/~jan/alpha.pdf, 2001.
  8. Nguyen D., Widrow B. Improving the learning speed of 2-layer neural networks by choosing initial values of the adaptive weights / In: International Joint Conference on Neural Networks. Vol. 3, 1990. Pp. 21-26.
  9. Изотов П. Ю., Суханов С. В., Головашкин Д. Л. Технология реализации нейросетевого алгоритма в среде CUDA на примере распознавания рукописных цифр // Компьютерная оптика, 2010. Т. 34, № 2. С. 243-252.
  10. Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital Image Processing. Boston, MA: Addison-Wesley Publishing Company, 1992. 528 pp.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2012 Samara State Technical University

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».