Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

2 Iljaszewicz Paweł

2 2018

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Sztuczne sieci neuronowe ANN : sieci Kohonena

Iljaszewicz Paweł

Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka

2018

vol. 8, nr 1

34--39

Artykuł omawia sztuczne sieci neuronowe (ang. ANN- Artificial neural networks). Jedną z odmian są sieci Kohonena zwane Mapą Samoorganizującą (ang. SOM – Self Organizing Map) realizują one proces uczenia się sieci neuronowych samodzielnie tzn. rozpoznają relacje występujące w skupieniach poprzez wykrycie wewnętrznej struktury i kategoryzują je w procesie samouczenia. SOM służy do uformowania odwzorowania z przestrzeni wielowymiarowej do przestrzeni jednowymiarowej lub dwuwymiarowej. Główną cechą SOM jest to, że tworzy on nieliniową projekcję wielowymiarową kolektora danych na regularnej, niskowymiarowej (zwykle 2D) sieci. Na wyświetlaczu klastrowanie przestrzeni danych, jak również relacje metryczno-topologiczne elementów danych, są wyraźnie widoczne. Jeśli elementy danych są wektorami, składniki, których są zmiennymi z określone znaczenie, takie jak deskryptory danych statystycznych lub pomiary, które opisują proces, siatka SOM może być wykorzystana, jako podstawa, na której może znajdować się każda zmienna wyświetlane osobno przy użyciu kodowania na poziomie szarości lub pseudo koloru. Ten rodzaj projekcji został uznany za bardzo przydatny do zrozumienia wzajemnych zależności między zmiennymi, a także strukturami zbioru danych.

The article discusses artificial neural networks (ANN). One of the varieties is the Kohonen network, called the Self Organizing Map (SOM), that perform the learning process of neural networks independently, i.e. they recognize relationships occurring in clusters by detecting an internal structure and categorizing them in the process of self-learning. SOM is used to form mapping from a multidimensional space to a one-dimensional or two-dimensional space. The main feature of SOM is that it creates a non-linear multi-dimensional projection of a data collector on a regular, low-dimensional (usually 2D) network. On the display, data space clustering as well as metric-topological relations of data elements are clearly visible. If the data elements are vectors, the components of which are variables with defined meanings, such as statistical data descriptors or measurements that describe the process, the SOM grid can be used as a basis on which each variable can be displayed separately using gray or pseudo-color coding. This type of projection has been found to be very useful for understanding the interrelationships between variables as well as data set structures.

Algorytmy kolejkowania : algorytm RED (Random Early Detection)

Iljaszewicz Paweł

Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka

2018

vol. 8, nr 1

4--8

Artykuł omawia algorytm Losowego Wczesnego Wykrywania RED (ang. Random Early Detection) pozwalający bramce unikania przeciążeń w sieciach z komutacją pakietów. Brama wykrywa początkowe przeciążenie, obliczając średni rozmiar kolejki. Brama może powiadamiać o przeciążonych połączeniach lub o upuszczeniu pakietów przybywających do bramy, ustawiając bit w nagłówkach pakietów. Kiedy rozmiar średniej kolejki przekracza ustawiony próg, brama opada lub zaznacza każdy przybywający pakiet z pewnym prawdopodobieństwem, gdzie dokładny rozkład prawdopodobieństwa jest funkcją średniego rozmiaru kolejki. Bramki RED utrzymują średnią wielkość kolejki na niskim poziomie, jednocześnie zezwalając na sporadyczne impulsy pakietów w kolejce. Podczas przeciążenia prawdopodobieństwo, że brama powiadamia o konkretnym połączeniu, by zmniejszyć jego okno, jest mniej więcej proporcjonalne do udziału tego w przepustowości przez bramę. Bramki RED są zaprojektowane tak, aby dostarczyć protokół taki jak TCP, przeciążając warstwę transportową. Symulacje sieci TCP / IP są używane do zilustrowania wydajności bramki.

The subject of the study is to present the Random Early Detection (RED) algorithm that allows the gateway to avoid overloading in packet switched networks. The gateway detects the initial overload by calculating the average size of the queue. The gateway can notify about overload connections or by dropping packets arriving at the gate by setting a bit in the packet headers. When the size of the average queue exceeds the set threshold, the gate descends or marks each arriving packet with a certain probability, where the exact probability distribution is a function of the average queue size. RED gates maintain the average queue size at a low level, while allowing occasional packet bursts in the queue. During overload, probability that the gateway informs about a specific connection to reduce its window is more or less proportional to this connection involved in bandwidth through the gate. The RED gateways are designed to provide a protocol such as TCP to overload the transport layer. TCP / IP network simulations are used to illustrate the performance of the gateway.