Обсуждение участника:Lineprinter: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 80: Строка 80:
 
Статья: [[Построение матрицы Адамара произвольного размера]];
 
Статья: [[Построение матрицы Адамара произвольного размера]];
 
Выполняют: [[Участник: Бугаков Юрий|Бугаков Юрий]], Кужамалиев Ернур
 
Выполняют: [[Участник: Бугаков Юрий|Бугаков Юрий]], Кужамалиев Ернур
 +
 +
== Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохоннена  ==
 +
 +
Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохоннена
 +
 +
Основные авторы описания: Логвиненко Александра 613 и Адиев Тохтар 616
 +
 +
===Свойства и структура алгоритма===
 +
=== 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
 +
 +
=== 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 ==

Версия 22:51, 13 октября 2016

Содержание

1 Перенос

Статья: Ортогонализация Грама-Шмидта; Выполняют: Кибанов Андрей и Аджиева Татьяна

Статья: Самоорганизующиеся карты Кохонена; Выполняет: Гой Антон

Статья:ЕМ-алгоритм_(Тематическое_моделирование); Выполняют: Мурат Апишев и Андрей Заночкин

Статья:Алгоритм_Ланцоша_с_полной_переортогонализацией; Выполняет: Федотов С.А.

Статья: Алгоритм_k-средних Выполняют: Богомазов Евгений, Егоров Илья

Статья: Решение_задачи_Коши_для_системы_ОДУ_методом_Рунге-Кутты_4_порядка; Выполняют: Алимов Дамир и Антон Лесничий

Статья: Строгий_алгоритм_С_средних_(Hard_C-Means,_HCM); Выполняют: Лукьяненко Светлана и Комаров Юрий

Статья: Алгоритм кластеризации, основанный на минимальном остовном дереве; Выполняет: Стандрик Антон Сергеевич (Astandrik)

Статья: Нахождение собственных чисел квадратной матрицы методом QR разложения (3); Выполняют: Смирнова А.С., Киямова А.

Статья: Метод_Якоби_вычисления_сингулярных_чисел_и_векторов; Выполняют: Почернина Елена и Костюкова Светлана

Статья: Метод_Ньютона_для_решения_систем_нелинейных_уравнений(2); Выполняют: Гирняк О.Р., Васильков Д.А.

Статья: Алгоритм_кластеризации_с_использованием_представлений; Выполняют: Шатков С.А., Антохина Ю.А.

Статья: Быстрое преобразование Фурье (FFT); Выполняют: Степанищева Виктория и Мунькин Игорь

Статья: Быстрое_дискретное_преобразование_Фурье; Выполняют: К.М.Иванов, А.C.Сапин

Статья:Алгоритм_k_средних Выполняют: Пархоменко Павел, Машонский Иван

Статья:EM-алгоритм_кластеризации Выполняет: Зинченко Дмитрий

Статья:Алгоритм_k_means Выполняют: Валуйская Яна, Глотов Евгений

Статья: Метод Якоби вычисления собственных значений симметричной матрицы ЗП; Выполняют: Зиновьев В.С., Пронин А.М.

Статья:Алгоритм_кластеризации,_основанный_на_минимальном_покрывающем_дереве Выполняет: Дмитриева Анастасия

Статья:Нахождение_собственных_чисел_квадратной_матрицы_методом_QR_разложения_(4) Выполняют: Морозов Ф. В., Пащенко Н. Ф.

Статья:Хранение_ненулевых_элементов_разреженных_матриц._Умножение_разреженной_матрицы_на_вектор; Выполняют: Третьякова Р.М. и Буторина Е.В.

Статья: Алгоритм_кластеризации_с_использованием_представлений2; Выполняет: Лукьянова А.Я.

Статья: Метод Якоби вычисления собственных значений симметричной матрицы; Выполняют: Галкина А.С., Плахов И.А.

Статья: Метод рекурсивной координатной бисекции; Выполняют: Гордеев Михаил, Колмаков Евгений

Статья: Итерационный метод решения системы линейных алгебраических уравнений GMRES (обобщенный метод минимальных невязок); Выполняют: Ахиярова Эльвира

Статья: Хранение ненулевых элементов разреженной матрицы. Умножение разреженной матрицы на вектор; Выполняют: Сычева Евгения, Хахалин Анатолий

Статья: Построение матрицы Адамара произвольного размера; Выполняют: Бугаков Юрий, Кужамалиев Ернур

2 Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохоннена

Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохоннена

Основные авторы описания: Логвиненко Александра 613 и Адиев Тохтар 616

2.1 Свойства и структура алгоритма

2.2 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

2.3 Математическое описание алгоритма

2.4 Вычислительное ядро алгоритма

2.5 Макроструктура алгоритма

2.6 Схема реализации последовательного алгоритма

2.7 Последовательная сложность алгоритма

2.8 Информационный граф

2.9 Ресурс параллелизма алгоритма

2.10 Входные и выходные данные алгоритма

2.11 Особенности реализации последовательного алгоритма

2.12 Локальность данных и вычислений

2.12.1 Локальность реализации алгоритма

2.12.1.1 Структура обращений в память и качественная оценка локальности
2.12.1.2 Количественная оценка локальности

2.13 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

2.14 Масштабируемость алгоритма и его реализации

2.14.1 Масштабируемость алгоритма

2.14.2 Масштабируемость реализации алгоритма

2.15 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

2.16 Выводы для классов архитектур

2.17 Существующие реализации алгоритма

3 Литература

Источник — https://algowiki-project.org/w/ru/index.php?title=Обсуждение_участника:Lineprinter&oldid=6834