Участник:Логвиненко Александра: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
(Полностью удалено содержимое страницы)
 
(не показаны 2 промежуточные версии этого же участника)
Строка 1: Строка 1:
{{algorithm
 
| name              = 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
 
 
== Свойства и структура алгоритма ==
 
=== Общее описание алгоритма ===
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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. Помимо карт Кохонена существует целый класс нейросетей — нейронные сети Кохонена, основным элементом которых является слой Кохонена.
 
 
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[4].
 
 
Т. Кохонен — автор более 300 публикаций и 4 монографий
 
 
=== 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 ===
 
 
 
=== Особенности реализации последовательного алгоритма ===
 
 
 
=== Локальность данных и вычислений ===
 
 
==== Локальность реализации алгоритма ====
 
 
===== Структура обращений в память и качественная оценка локальности =====
 
 
 
===== Количественная оценка локальности =====
 
 
 
=== Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма ===
 
 
 
 
=== Масштабируемость алгоритма и его реализации ===
 
 
==== Масштабируемость алгоритма ====
 
 
==== Масштабируемость реализации алгоритма ====
 
 
=== Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма ===
 
 
 
=== Выводы для классов архитектур ===
 
 
 
=== Существующие реализации алгоритма ===
 
== Литература ==
 

Текущая версия на 23:01, 13 октября 2016