Справка
x
STUDENT'S CONSULTANT
Электронная библиотека технического вуза
Все издания
Login/Registration
Во весь экран / Свернуть
ru
Accessibility
General Catalogue
Все издания
Menu
Искать в книге
К результату поиска
Advanced search
Bookmarks
Homepage
Login/Registration
Во весь экран / Свернуть
ru
Управление
My reports
General Catalogue
Издательства
УГС
Мои списки
Download app
Самоорганизующиеся карты
Оборот титула
Table of contents
Предисловие к третьему изданию
Предисловие ко второму изданию
Предисловие к первому изданию
Глава 1. Математическое введение
+
Глава 2. Нейронное моделирование
+
Глава 3. Основной вариант самоорганизующейся карты
-
3.1. Качественное введение в самоорганизующиеся карты
3.2. Исходный пошаговый алгоритм SOM
3.3. Алгоритм SOM, основанный на скалярном произведении
3.4. Другие предварительные примеры отображений, сохраняющих топологию
3.4.1. Упорядочение эталонных векторов во входном пространстве
3.4.2. Демонстрации упорядочения откликов в выходном пространстве
3.5. Основные математические подходы к процессам самоорганизации
3.5.1. Одномерный случай
3.5.2. Конструктивное доказательство упорядоченности еще для одной одномерной SOM
3.6. Пакетный вариант алгоритма SOM
3.7. Инициализация алгоритмов SOM
3.8. Об "оптимальном" коэффициенте скорости обучения
3.9. Влияние вида функции соседства
3.10. Следует ли алгоритм SOM из меры искажения?
3.11. Попытка оптимизации алгоритма SOM
3.12. Точечная плотность модельных векторов
3.12.1. Ранние исследования
3.12.2. Численная проверка точечных плотностей в конечной одномерной SOM
3.13. Практические советы, облегчающие получение хороших карт
3.14. Примеры анализа данных с помощью SOM
3.14.1. Карты признаков в случае полной матрицы данных
3.14.2. Карта для матрицы с неполными данными (случай пропущенных данных): "карта благосостояния"
3.15. Использование оттенков серого цвета при отображении кластеров в SOM
3.16. Интерпретация отображения SOM
3.16.1. "Локальные главные компоненты"
3.16.2. Влияние некоторых величин на структуру кластеров
3.17. Ускорение вычислений при формировании SOM
3.17.1. Быстрый поиск победителя
3.17.2. Увеличение числа элементов в SOM
3.17.3. Сглаживание
3.17.4. Комбинация сглаживания, увеличения размера решетки и алгоритма SOM
Глава 4. Физиологическая интерпретация SOM
+
Глава 5. Варианты самоорганизующихся карт
+
Глава 6. Обучающееся векторное квантование
+
Глава 7. Применения самоорганизующихся карт
+
Глава 8. Средства программного обеспечения для SOM
+
Глава 9. Аппаратные реализации самоорганизующихся карт
+
Глава 10. Обзор литературы по самоорганизующимся картам
+
Глава 11. Толковый словарь "нейронных" терминов
Литература
Close Menu
Раздел
6
/
15
Страница
1
/
92
Глава 3. Основной вариант самоорганизующейся карты
/
/
Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Для продолжения работы требуется
Registration
General Catalogue
Издательства
УГС
Мои списки
Скачать приложение
Самоорганизующиеся карты
Table of contents
Предисловие к третьему изданию
Предисловие ко второму изданию
Предисловие к первому изданию
Глава 1. Математическое введение
+
Глава 2. Нейронное моделирование
+
Глава 3. Основной вариант самоорганизующейся карты
-
3.1. Качественное введение в самоорганизующиеся карты
3.2. Исходный пошаговый алгоритм SOM
3.3. Алгоритм SOM, основанный на скалярном произведении
3.4. Другие предварительные примеры отображений, сохраняющих топологию
3.4.1. Упорядочение эталонных векторов во входном пространстве
3.4.2. Демонстрации упорядочения откликов в выходном пространстве
3.5. Основные математические подходы к процессам самоорганизации
3.5.1. Одномерный случай
3.5.2. Конструктивное доказательство упорядоченности еще для одной одномерной SOM
3.6. Пакетный вариант алгоритма SOM
3.7. Инициализация алгоритмов SOM
3.8. Об "оптимальном" коэффициенте скорости обучения
3.9. Влияние вида функции соседства
3.10. Следует ли алгоритм SOM из меры искажения?
3.11. Попытка оптимизации алгоритма SOM
3.12. Точечная плотность модельных векторов
3.12.1. Ранние исследования
3.12.2. Численная проверка точечных плотностей в конечной одномерной SOM
3.13. Практические советы, облегчающие получение хороших карт
3.14. Примеры анализа данных с помощью SOM
3.14.1. Карты признаков в случае полной матрицы данных
3.14.2. Карта для матрицы с неполными данными (случай пропущенных данных): "карта благосостояния"
3.15. Использование оттенков серого цвета при отображении кластеров в SOM
3.16. Интерпретация отображения SOM
3.16.1. "Локальные главные компоненты"
3.16.2. Влияние некоторых величин на структуру кластеров
3.17. Ускорение вычислений при формировании SOM
3.17.1. Быстрый поиск победителя
3.17.2. Увеличение числа элементов в SOM
3.17.3. Сглаживание
3.17.4. Комбинация сглаживания, увеличения размера решетки и алгоритма SOM
Глава 4. Физиологическая интерпретация SOM
+
Глава 5. Варианты самоорганизующихся карт
+
Глава 6. Обучающееся векторное квантование
+
Глава 7. Применения самоорганизующихся карт
+
Глава 8. Средства программного обеспечения для SOM
+
Глава 9. Аппаратные реализации самоорганизующихся карт
+
Глава 10. Обзор литературы по самоорганизующимся картам
+
Глава 11. Толковый словарь "нейронных" терминов
Литература
