This HTML5 document contains 45 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n15http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n7http://localhost/temp/predkladatel/
n19http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n13http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n6http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03132655%21RIV08-MSM-21230___/
n18https://schema.org/
n8http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n21http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n11http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03132655%21RIV08-MSM-21230___
rdf:type
skos:Concept n13:Vysledek
dcterms:description
Článek popisuje a porovnává aktuální techniky pro simulaci umělých neuronových sítí. Zaměřuje se na simulátory, které umožňují snadný návrh nových neuronových sítí. Při simulaci moderních neuronových sítí je využíváno několika strategií. Nejvíce efektivní simulační strategií je synchronní simulace. Článek zmiňuje příklady obecných systémů pro simulace, které mohou být též využity pro simualci neuronových sítí. Běžné neuronové simulátory často závisí na typu simulované sítě, univerzální simulátory jsou zase přiliš obecné, ale zato podporují přirozené propojování simulovaných jednotek - neuronů v tomto případě. In this paper actual simulation techniques and simulation systems for artificial neural networks are compared. We focus on neural network simulators that allow a user easy design of new neural networks. There are several simulation strategies that can be exploited by modern neural network simulators described. We considered the synchronous simulation as the most effective for parallel systems like artificial neural networks. Examples of general simulation systems that can be used for simulation of neural networks are mentioned. Current neural network simulators commonly depend on a type of neural network simulated and cannot be easily extended to simulate a different or a neural network with a brand new architecture and function. Universal simulation tools seem to be suitable for network design but do not support connectionism natively. In this paper actual simulation techniques and simulation systems for artificial neural networks are compared. We focus on neural network simulators that allow a user easy design of new neural networks. There are several simulation strategies that can be exploited by modern neural network simulators described. We considered the synchronous simulation as the most effective for parallel systems like artificial neural networks. Examples of general simulation systems that can be used for simulation of neural networks are mentioned. Current neural network simulators commonly depend on a type of neural network simulated and cannot be easily extended to simulate a different or a neural network with a brand new architecture and function. Universal simulation tools seem to be suitable for network design but do not support connectionism natively.
dcterms:title
New Trends in Simulation of Neural Networks New Trends in Simulation of Neural Networks Nové trendy v simulaci neuronových sítí
skos:prefLabel
New Trends in Simulation of Neural Networks New Trends in Simulation of Neural Networks Nové trendy v simulaci neuronových sítí
skos:notation
RIV/68407700:21230/07:03132655!RIV08-MSM-21230___
n3:strany
Nečíslováno
n3:aktivita
n5:Z
n3:aktivity
Z(MSM6840770012)
n3:dodaniDat
n11:2008
n3:domaciTvurceVysledku
n19:7035586 n19:7438907
n3:druhVysledku
n17:D
n3:duvernostUdaju
n9:S
n3:entitaPredkladatele
n6:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
437250
n3:idVysledku
RIV/68407700:21230/07:03132655
n3:jazykVysledku
n20:eng
n3:klicovaSlova
neural networks; prigramming language; simulation
n3:klicoveSlovo
n12:neural%20networks n12:prigramming%20language n12:simulation
n3:kontrolniKodProRIV
[332258E9D14E]
n3:mistoKonaniAkce
Ljubljana
n3:mistoVydani
Vienna
n3:nazevZdroje
Proceedings of the 6th EUROSIM Congress on Modelling and Simulation
n3:obor
n21:IN
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
2
n3:pocetTvurcuVysledku
2
n3:rokUplatneniVysledku
n11:2007
n3:tvurceVysledku
Koutník, Jan Šnorek, Miroslav
n3:typAkce
n14:WRD
n3:zahajeniAkce
2007-09-09+02:00
n3:zamer
n8:MSM6840770012
s:numberOfPages
6
n15:hasPublisher
ARGESIM
n18:isbn
978-3-901608-32-2
n7:organizacniJednotka
21230