Участник:Логвиненко Александра: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 1: Строка 1:
{{algorithm
+
'''
| name              = Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохоннена  
+
Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохоннена  
| serial_complexity = <math>O(n^3)</math>
+
'''
| pf_height        = <math>O(n)</math>
 
| pf_width          = <math>O(n^2)</math>
 
| input_data        = <math>\frac{n (n + 1)}{2}</math>
 
| output_data      = <math>\frac{n (n + 1)}{2}</math>
 
}}
 
 
 
  
 
Основные авторы описания: Логвиненко Александра 613 и Адиев Тохтар 616
 
Основные авторы описания: Логвиненко Александра 613 и Адиев Тохтар 616
  
== Свойства и структура алгоритма ==
+
=== Свойства и структура алгоритма ===
 
=== Общее описание алгоритма ===
 
=== Общее описание алгоритма ===
 
'''Cамоорганизующиеся карты Кохонена''' представляет собой вычислительный метод для визуализации и анализа многомерных данных, прежде всего экспериментально полученной информации.
 
'''Cамоорганизующиеся карты Кохонена''' представляет собой вычислительный метод для визуализации и анализа многомерных данных, прежде всего экспериментально полученной информации.
 
[[Файл:Example.jpg]]
 
  
  

Версия 22:59, 13 октября 2016

Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохоннена

Основные авторы описания: Логвиненко Александра 613 и Адиев Тохтар 616

Содержание

1 Свойства и структура алгоритма

2 Общее описание алгоритма

Cамоорганизующиеся карты Кохонена представляет собой вычислительный метод для визуализации и анализа многомерных данных, прежде всего экспериментально полученной информации.


Алгоритм SOM вырос из ранних нейросетевых моделей, особенно моделей ассоциативной памяти и адаптивное обучение (ср Кохонена 1984).









Метод был предложен финским учёным Теуво Кохоненом в 1984 году. Особый вид нейронных сетей, известных как самоорганизующиеся карты Кохонена, которые используются для решения задач кластеризации данных.

Алгоритм обучения Кохонена и карты Кохонена послужили основой для большого количества исследований в области нейронных сетей, благодаря чему Кохонен считается самым цитируемым финским ученым. Количество научных работ по картам Кохонена составляет около 8 000. Т. Кохонен — автор более 300 публикаций и 4 монографий

3 Математическое описание алгоритма

4 Вычислительное ядро алгоритма

5 Макроструктура алгоритма

6 Схема реализации последовательного алгоритма

7 Последовательная сложность алгоритма

8 Информационный граф

9 Ресурс параллелизма алгоритма

10 Входные и выходные данные алгоритма

11 Особенности реализации последовательного алгоритма

12 Локальность данных и вычислений

12.1 Локальность реализации алгоритма

12.1.1 Структура обращений в память и качественная оценка локальности
12.1.2 Количественная оценка локальности

13 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

14 Масштабируемость алгоритма и его реализации

14.1 Масштабируемость алгоритма

14.2 Масштабируемость реализации алгоритма

15 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

16 Выводы для классов архитектур

17 Существующие реализации алгоритма

18 Литература