Anizotropowe modele sieci neuronowych SOM

• Autorzy: Cader A.

Warianty tytułu

EN

Anisotropy models of SOM neural networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Klasyczne sieci SOM dają się modyfikować w różny sposób. Jednym z ciekawszych rozwiązań może być nadanie anizotropii warstwie Kohonena poprzez przyporządkowanie poszczególnym jej wymiarom różnych cech znaczących, a to z kolei stwarza podstawy dla kategoryzacji wielowymiarowej. Zaproponowano różne konstrukcje algorytmu prowadzącego do takich modeli sieci SOM oraz dokonano wstępnej oceny efektywności przyjętych rozwiązań.

EN

Classical Self Organizing Maps networks are easy to be modified in a different ways. One of the interesting solutions can be an anisotropy given to a Kohonen layer. It can be done by assigning various features to its different dimensions. This assignment is a basis of multidimensional optimization. In this paper various algorithms leading to such SOM networks models were proposed. Also some introductory estimates of assumed solutions were established.

Słowa kluczowe

PL

sieci SOM; sieci neuronowe Kohonena

EN

SOM neural networks; Kohonen neural networks

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2003
• Tom: T. 7, z. 3
• Strony: 537--542
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., rys.

Twórcy

autor

Cader A.

• Katedra Systemów Zarządzania, Wyższa Szkoła Humanistyczno-Ekonomiczna w Łodzi,

Bibliografia

• [1] Kohonen T.: Self-Organizing Maps. Berlin, Springer Verlag 1995
• [2] Hertz J., Krogh A., Palmer R.G.: Wstęp do teorii obliczeń neuronowych. Warszawa, WNT 1993
• [3] Refenes A.P.N. (red.): Neural Networks in the Capital Markets. Chichester, J. Wiley & Sons 1995
• [4] Cottrell M., de Bodt E.: Understanding the Leasing Decision with the Help of a Kohonen Map: An Empirical Study of the Belgian Market. Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, Washington 1996