An evaluation of neural networks performance for job scheduling in a public cloud environment
Visualitza/Obre
evaluation-study-neural.pdf (195,7Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
10.1007/978-3-319-93659-8_69
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/121997
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2018
EditorSpringer
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Artificial Neural Networks (ANNs) represent a family of powerful machine learning-based techniques used to solve many real-world problems. The various applications of ANNs can be summarized into classification or pattern recognition, prediction and modeling. As with other machine learning techniques, ANNs are getting momentum in the Big Data era for analysing, predicting and Big Data analytics from large data sets. ANNs bring new opportunities for Big Data analysis for extracting accurate information from the data, yet there are also several challenges to be faced not known before with traditional data sets. Indeed, the success of learning and modeling Big Data by ANNs varies with training sample size, depends on data dimensionality, complex data formats, data variety, etc. In particular, ANNs performance is directly influenced by data size, requiring more memory resources. In this context, and due to the assumption that data set may no longer fit into main memory, it is interesting to investigate the performance of ANNs when data is read from main memory or from the disk. This study represents a performance evaluation of Artificial Neural Network (ANN) with multiple hidden layers, when training data is read from memory or from disk. The study shows also the trade-offs between processing time and data size when using ANNs.
CitacióGoga, K., Xhafa, F., Terzo, O. An evaluation of neural networks performance for job scheduling in a public cloud environment. A: International Conference on Complex, Intelligent and Software Intensive Systems. "Complex, intelligent and software intensive systems: proceedings of the 12th International Conference on Complex, Intelligent, and Software Intensive Systems, CISIS-2018, Matsue, Japan, 4-6 July 2018". Berlín: Springer, 2018, p. 760-769.
ISBN978-3-319-93659-8
Versió de l'editorhttps://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-319-93659-8_69
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
evaluation-study-neural.pdf | 195,7Kb | Accés restringit |