English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Мета. Класичні алгоритми пошуку найкоротшого шляху на графі, що лежать в основі наявних протоколів маршрутизації, які сьогодні використовують у комп’ютерних мережах, в умовах постійної зміни завантаженості мережі не можуть привести до оптимального рішення в реальному часі. У зв’язку з цим метою статті є розробити методику визначення оптимального маршруту в об’єднаній комп’ютерній мережі. Методика. Для визначення оптимального маршруту в об’єднаній комп’ютерній мережі, що працює за різними технологіями, розроблено на мові Python із використанням фреймворку TensorFlow програмну модель «MLP 34-2-410-34». Вона дозволяє виконувати наступні етапи: генерацію вибірки (випадкову або збалансовану); створення нейронної мережі, на вхід якої подають масив пропускних спроможностей каналів комп’ютерної мережі; навчання й тестування нейронної мережі на відповідних вибірках. Результати. Нейронна мережа конфігурації 34-2-410-34 з функціями активації ReLU та Leaky-ReLU у прихованому шарі та лінійною функцією активації у вихідному шарі навчається за алгоритмом Adam. Цей алгоритм є комбінацією алгоритмів Adagrad, RMSprop та стохастичного градієнтного спуску з інерцією. Зазначені функції навчаються найбільш швидко на всіх обсягах навчальної вибірки, менш за інші піддаються перенавчанню, й досягають значення помилки в 0,0024 на контрольній вибірці й у 86 % визначає оптимальний шлях. Наукова новизна. Проведено дослідження параметрів нейронної мережі на основі розрахунку середнього гармонійного за різних функцій активації (Linear, Sigmoid, Tanh, Softplus, ReLU, L-ReLU) на навчальних вибірках різного обсягу (140, 1 400, 14 000, 49 000 прикладів) та за різними алгоритмами оптимізації навчання нейронної мережі (BGD, MB SGD, Adam, Adamax, Nadam) . Практична значимість. Використання нейронної моделі, на вхід якої подають значення пропускних спроможностей каналів, дозволить у реальному часі визначити оптимальний маршрут в об’єднаній комп’ютерній мережі.

OPTIMAL ROUTE DEFINITION IN THE NETWORK BASED ON THE MULTILAYER NEURAL MODEL