- Tytuł:
-
Sztuczne sieci neuronowe ANN : sieci Kohonena
Artificial neural networks (ANN) : Kohonen networks - Autorzy:
- Iljaszewicz, Paweł
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/131981.pdf
- Data publikacji:
- 2018
- Wydawca:
- Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej Horyzont
- Tematy:
-
Sieci Kohonena
sieci neuronowe
mapa samoorganizująca
SOM
WEBSOM
Kohonen networks
artificial neural networks
ANN
Self Organizing Map - Opis:
-
Artykuł omawia sztuczne sieci neuronowe (ang. ANN- Artificial neural networks). Jedną z odmian
są sieci Kohonena zwane Mapą Samoorganizującą (ang. SOM – Self Organizing Map) realizują one proces uczenia
się sieci neuronowych samodzielnie tzn. rozpoznają relacje występujące w skupieniach poprzez wykrycie wewnętrznej
struktury i kategoryzują je w procesie samouczenia. SOM służy do uformowania odwzorowania z przestrzeni wielowymiarowej
do przestrzeni jednowymiarowej lub dwuwymiarowej. Główną cechą SOM jest to, że tworzy on nieliniową
projekcję wielowymiarową kolektora danych na regularnej, niskowymiarowej (zwykle 2D) sieci. Na wyświetlaczu klastrowanie
przestrzeni danych, jak również relacje metryczno-topologiczne elementów danych, są wyraźnie widoczne.
Jeśli elementy danych są wektorami, składniki, których są zmiennymi z określone znaczenie, takie jak deskryptory danych
statystycznych lub pomiary, które opisują proces, siatka SOM może być wykorzystana, jako podstawa, na której
może znajdować się każda zmienna wyświetlane osobno przy użyciu kodowania na poziomie szarości lub pseudo koloru.
Ten rodzaj projekcji został uznany za bardzo przydatny do zrozumienia wzajemnych zależności między zmiennymi,
a także strukturami zbioru danych.
The article discusses artificial neural networks (ANN). One of the varieties is the Kohonen network, called the Self Organizing Map (SOM), that perform the learning process of neural networks independently, i.e. they recognize relationships occurring in clusters by detecting an internal structure and categorizing them in the process of self-learning. SOM is used to form mapping from a multidimensional space to a one-dimensional or two-dimensional space. The main feature of SOM is that it creates a non-linear multi-dimensional projection of a data collector on a regular, low-dimensional (usually 2D) network. On the display, data space clustering as well as metric-topological relations of data elements are clearly visible. If the data elements are vectors, the components of which are variables with defined meanings, such as statistical data descriptors or measurements that describe the process, the SOM grid can be used as a basis on which each variable can be displayed separately using gray or pseudo-color coding. This type of projection has been found to be very useful for understanding the interrelationships between variables as well as data set structures. - Źródło:
-
Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka; 2018, 8, 1; 34-39
2082-9892 - Pojawia się w:
- Biuletyn Naukowy Wrocławskiej Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej. Informatyka
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł