Уровень алгоритма

Участник:Логвиненко Александра

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску


Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохоннена
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность [math]O(n^3)[/math]
Объём входных данных [math]\frac{n (n + 1)}{2}[/math]
Объём выходных данных [math]\frac{n (n + 1)}{2}[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы [math]O(n)[/math]
Ширина ярусно-параллельной формы [math]O(n^2)[/math]


Основные авторы описания: Логвиненко Александра 613 и Адиев Тохтар 616

Содержание

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 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

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

1.11.1 Локальность реализации алгоритма

1.11.1.1 Структура обращений в память и качественная оценка локальности
1.11.1.2 Количественная оценка локальности

1.12 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

1.13 Масштабируемость алгоритма и его реализации

1.13.1 Масштабируемость алгоритма

1.13.2 Масштабируемость реализации алгоритма

1.14 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма

1.15 Выводы для классов архитектур

1.16 Существующие реализации алгоритма

2 Литература