Участник:Адиев Тохтар/Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохоннена: различия между версиями
| Строка 12: | Строка 12: | ||
'''Cамоорганизующиеся карты Кохонена''' (Self-Organizing Map (SOM)), представляет собой вычислительный метод, представленный финским ученным Теуво Кохоненом в 1984 году, для визуализации и анализа многомерных данных, прежде всего для экспериментально полученной информации. | '''Cамоорганизующиеся карты Кохонена''' (Self-Organizing Map (SOM)), представляет собой вычислительный метод, представленный финским ученным Теуво Кохоненом в 1984 году, для визуализации и анализа многомерных данных, прежде всего для экспериментально полученной информации. | ||
| − | Алгоритм SOM вырос из ранних нейросетевых моделей, особенно моделей ассоциативной памяти и адаптивное обучение | + | Алгоритм SOM вырос из ранних нейросетевых моделей, особенно моделей ассоциативной памяти и адаптивное обучение (Кохонена 1984). |
| − | (Кохонена 1984). | + | Особый вид нейронных сетей, известных как самоорганизующиеся карты Кохонена, которые используются для решения задач кластеризации данных. |
| + | |||
| + | Она представляет собой двухслойную сеть . Каждый нейрон первого (распределительного) слоя соединен со всеми нейронами второго (выходного) слоя, которые расположены в виде двумерной решетки. | ||
| + | |||
| + | Нейроны выходного слоя называются кластерными элементами, их количество определят максимальное количество групп, на которые система может разделить входные данные. Увеличивая количество нейронов второго слоя можно увеличивать детализацию результатов процесса кластеризации. | ||
| + | |||
| − | |||
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 | 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 | ||
Версия 23:34, 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
- 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 Особенности реализации последовательного алгоритма
- 1.11 Локальность данных и вычислений
- 1.12 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
- 1.13 Масштабируемость алгоритма и его реализации
- 1.14 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
- 1.15 Выводы для классов архитектур
- 1.16 Существующие реализации алгоритма
- 2 Литература
1 Свойства и структура алгоритма
1.1 Общее описание алгоритма
Cамоорганизующиеся карты Кохонена (Self-Organizing Map (SOM)), представляет собой вычислительный метод, представленный финским ученным Теуво Кохоненом в 1984 году, для визуализации и анализа многомерных данных, прежде всего для экспериментально полученной информации.
Алгоритм SOM вырос из ранних нейросетевых моделей, особенно моделей ассоциативной памяти и адаптивное обучение (Кохонена 1984). Особый вид нейронных сетей, известных как самоорганизующиеся карты Кохонена, которые используются для решения задач кластеризации данных.
Она представляет собой двухслойную сеть . Каждый нейрон первого (распределительного) слоя соединен со всеми нейронами второго (выходного) слоя, которые расположены в виде двумерной решетки.
Нейроны выходного слоя называются кластерными элементами, их количество определят максимальное количество групп, на которые система может разделить входные данные. Увеличивая количество нейронов второго слоя можно увеличивать детализацию результатов процесса кластеризации.
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
