A TensorFlow rendszer és a mély tanulás = TensorFlow system and deep learning

A mesterséges neurális hálók kutatása terén 2006-ban jelentős áttörést hoztak Hinton és kutatócsoportja eredményei. Elindult a neurális háló modellek harmadik nagy hulláma, a több rejtett rétegű hálók korszaka. Az ilyen modellek alkalmazásának elterjesztésére indult el a GoogleBrain projekt 2011-ben. Ennek első szakaszában, a DistBelief rendszerrel számos sikeres, jól ismert alkalmazás számára készítettek mély neurális háló modelleket. A DistBelief eredményei és tapasztalatai alapján fejlesztették ki a második szakaszban a TensorFlow rendszert, amely egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár gépi tanulási modellek létrehozására. A TensorFlow rendszer a többrétegű neurális háló modellek megalkotásán kívül széles körben alkalmazható más célokra is, ideértve a különféle algoritmusok és numerikus számítások implementálását. Ez a munka néhány egyszerű példán keresztül bemutatja a TensorFlow rendszer szemléletét

Mathematical models fof simulation of continuous grinding process with recirculation

New mathematical and computer models and simulation programs were elaborated for studying processes of continuous grinding mills working with classification and partial recirculation of the product. The computer models were developed on the basis of the axial dispersion model taking into consideration also the effects of the mixing of the material to be ground. The effects of changes of parameters of both the mill and the material were studied. The stationary states of the continuous grinding mills working with and without classification and recirculation were compared to each other. The mathematical models and the computer programs developed are suitable for computing the processes of the grinding mills either with or without recirculation. They are usable for simulation based analysis and design of both continuous and batch grinding devices