ЯППИ. Сергей Владимирович Федоренко

все другие важные задачи быстрее. Особенностью графического процессора (GPU), является то, что он максимально нацелен на увеличение скорости расчета именно графической информации (текстур и объектов). Благодаря своей архитектуре такие процессоры намного эффективнее обрабатывают графическую информацию, нежели типичный центральный процессор компьютера233.

      Графический процессор-вычислитель (Computational Graphics Processing Unit) (ГП-вычислитель cGPU) – это многоядерный ГП, используемый в гибридных суперкомпьютерах для выполнения параллельных математических вычислений; например, один из первых образцов ГП этой категории содержит более 3 млрд транзисторов – 512 ядер CUDA и память ёмкостью до 6 Гбайт234.

      Графовая база данных (Graph database) — это база, предназначенная для хранения взаимосвязей и навигации в них. Взаимосвязи в графовых базах данных являются объектами высшего порядка, в которых заключается основная ценность этих баз данных. В графовых базах данных используются узлы для хранения сущностей данных и ребра для хранения взаимосвязей между сущностями. Ребро всегда имеет начальный узел, конечный узел, тип и направление. Ребра могут описывать взаимосвязи типа «родитель-потомок», действия, права владения и т. п. Ограничения на количество и тип взаимосвязей, которые может иметь узел, отсутствуют. Графовые базы данных имеют ряд преимуществ в таких примерах использования, как социальные сети, сервисы рекомендаций и системы выявления мошенничества, когда требуется создавать взаимосвязи между данными и быстро их запрашивать235.

      Графовые нейронные сети (Graph neural networks) – это класс методов глубокого обучения, предназначенных для выполнения выводов на основе данных, описанных графами. Графовые нейронные сети – это нейронные сети, которые можно напрямую применять к графам и которые обеспечивают простой способ выполнения задач прогнозирования на уровне узлов, ребер и графов. GNN могут делать то, что не смогли сделать сверточные нейронные сети (CNN). Также под Графовыми нейронными сетями понимают нейронные модели, которые фиксируют зависимость графов посредством передачи сообщений между узлами графов. В последние годы варианты GNN, такие как сверточная сеть графа (GCN), сеть внимания графа (GAT), рекуррентная сеть графа (GRN), продемонстрировали новаторские характеристики во многих задачах глубокого обучения236.

      Графы знаний (Knowledge graphs) – это структуры данных, представляющие знания о реальном мире, включая сущности люди, компании, цифровые активы и т.д.) и их отношения, которые придерживаются модели данных графа – сети узлов (вершин) и соединения (ребер/дуг)237.

      Гребенчатая регуляризация (Ridge regularization) – синоним «Регуляризации L₂». Термин гребенчатая регуляризация чаще используется в контексте чистой статистики, тогда как регуляризация L₂ чаще используется в машинном обучении238.

      «Д»

      Данные (Data) – это информация собранная и трансформированная для определенных целей, обычно анализа. Это может быть любой

233

Graphical Processing Unit (GPU) [Электронный ресурс] https://en.wikipedia.org URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Graphics_processing_unit (дата обращения: 28.03.2023)

234

Computational Graphics Processing Unit [Электронный ресурс] www.boston.co.uk URL: https://www.boston.co.uk/info/nvidia-kepler/what-is-gpu-computing.aspx (дата обращения 14.03.2022)

235

Graph database (GDB) [Электронный ресурс] https://aws.amazon.com URL: https://aws.amazon.com/ru/nosql/graph/ (дата обращения: 11.03.2022)

236

Graph neural networks [Электронный ресурс] https://arxiv.org URL: https://arxiv.org/pdf/1812.08434 (дата обращения: 07.07.2022)

237

Knowledge graphs (Графы знаний) [Электронный ресурс] https://ru.wikipedia.org URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Knowledge_Graph (дата обращения: 28.03.2023)

238

Ridge regularization [Электронный ресурс] https://developers.google.com ^URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#ridge-regularization (дата обращения: 16.04.2023)