Saviorganizuojančių neuroninių tinklų sistemų lyginamoji analizė
Kompiuterinis modeliavimas
Pavel Stefanovič
Olga Kurasova
Published 2009-01-01
https://doi.org/10.15388/Im.2009.0.3216
PDF

How to Cite

Stefanovič P., & Kurasova O. (2009). Saviorganizuojančių neuroninių tinklų sistemų lyginamoji analizė. Information & Media, 50, 334-339. https://doi.org/10.15388/Im.2009.0.3216

Abstract

Straipsnyje nagrinėjamos ir lyginamos tarpusavyje trys saviorganizuojančių neuroninių tinklų (SOM) sistemos: NeNet, SOM-Toolbox ir Databionic ESOM. Pagrindinis šių sistemų tikslas yra suskirstyti duomenis į klasterius pagal jų panašumą, pateikti juos SOM žemėlapyje. Sistemos viena nuo kitos skiriasi duomenų pateikimu, mokymo taisyklėmis, vizualizavimo galimybėmis, todėl čia aptariami sistemų panašumai ir skirtumai. SOM žemėlapiams mokyti ir vizualizuoti naudojami irisų ir stiklo
duomenys.

Comparative Analysis of Self-Organizing Map Systems
Pavel Stefanovič, Olga Kurasova

Summary
In the article, we compare three systems of self-organizing maps: NeNet, SOM-Toolbox and Databionic ESOM. The main target of the usage of the systems is data clustering and their graphical presentation on the self-organizing map (SOM). The self-organizing maps are one of types of artifi cial neural networks. The SOM systems are different one from other in their interfaces, the data pre-processing, learning rules, visualization manners, etc. Similarities and differences of the systems have been highlighted here. The experiments have been carried out with two data sets: iris and glass. Quantization and topographic errors of SOMs have been estimated, too.

an>

PDF

Please read the Copyright Notice in Journal Policy

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>