Участник:Ivan kolosov/Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохоннена: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
(тест) |
(структура) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
− | + | ||
+ | == Свойства и структура алгоритма == | ||
+ | |||
+ | |||
+ | === Общее описание алгоритма === | ||
+ | |||
+ | Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохонена, был предложен финским математиком Теуво Кохоненом в 80-е годы двадцатого века. В основе алгоритма лежит сеть нейронов, в которой у каждого нейрона есть координаты и вектор весов. Например, для прямоугольной сетки у каждого узла есть две координаты. После подачи на вход вектора активируется один из нейронов сети, таким образом, алгоритм позволяет понизить размерность данных, отобразив входные данные большей размерности в пространство координат сетки. Интересной особенностью является то, что входные векторы, близкие друг к другу в исходном пространстве, активируют нейроны, которые близки друг к другу на сетке. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | === Математическое описание алгоритма === | ||
+ | |||
+ | === Вычислительное ядро алгоритма === | ||
+ | |||
+ | === Макроструктура алгоритма === | ||
+ | |||
+ | === Схема реализации последовательного алгоритма === | ||
+ | |||
+ | === Последовательная сложность алгоритма === | ||
+ | |||
+ | === Информационный граф === | ||
+ | |||
+ | === Ресурс параллелизма алгоритма === | ||
+ | |||
+ | === Входные и выходные данные алгоритма === | ||
+ | |||
+ | === Свойства алгоритма === | ||
+ | |||
+ | == Программная реализация алгоритма == | ||
+ | |||
+ | === Особенности реализации последовательного алгоритма === | ||
+ | |||
+ | === Локальность данных и вычислений === | ||
+ | |||
+ | === Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма === | ||
+ | |||
+ | === Масштабируемость алгоритма и его реализации === | ||
+ | |||
+ | === Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма === | ||
+ | |||
+ | === Выводы для классов архитектур === | ||
+ | |||
+ | === Существующие реализации алгоритма === | ||
+ | |||
+ | == Литература == |
Версия 13:06, 9 ноября 2016
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритма
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание алгоритма
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритма
- 2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
- 2.2 Локальность данных и вычислений
- 2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
- 2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
- 2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
- 2.6 Выводы для классов архитектур
- 2.7 Существующие реализации алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохонена, был предложен финским математиком Теуво Кохоненом в 80-е годы двадцатого века. В основе алгоритма лежит сеть нейронов, в которой у каждого нейрона есть координаты и вектор весов. Например, для прямоугольной сетки у каждого узла есть две координаты. После подачи на вход вектора активируется один из нейронов сети, таким образом, алгоритм позволяет понизить размерность данных, отобразив входные данные большей размерности в пространство координат сетки. Интересной особенностью является то, что входные векторы, близкие друг к другу в исходном пространстве, активируют нейроны, которые близки друг к другу на сетке.