Справка
x
ЭБС "КОНСУЛЬТАНТ СТУДЕНТА"
Электронная библиотека технического вуза
Все издания
Вход / регистрация
Во весь экран / Свернуть
en
Версия для слабовидящих
Каталог
Все издания
Меню
Искать в книге
К результату поиска
Расширенный поиск
Закладки
На главную
Вход / регистрация
Во весь экран / Свернуть
en
Управление
Мои отчеты
Каталог
Издательства
УГС
Мои списки
Скачать приложение
Самоорганизующиеся карты
Оборот титула
Оглавление
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
Регистрация
Каталог
Издательства
УГС
Мои списки
Скачать приложение
Самоорганизующиеся карты
Оглавление
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
