Saviorganizuojančių neuroninių tinklų sistemų lyginamoji analizė
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...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Vilnius University Press
2009-01-01
|
| Series: | Informacijos Mokslai |
| Online Access: | http://www.journals.vu.lt/informacijos-mokslai/article/view/3216 |
| _version_ | 1818843944132280320 |
|---|---|
| author | Pavel Stefanovič Olga Kurasova |
| author_facet | Pavel Stefanovič Olga Kurasova |
| author_sort | Pavel Stefanovič |
| collection | DOAJ |
| description | 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> |
| first_indexed | 2024-12-19T05:05:55Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-7293505fffd5491a9a6ff2fba12a8696 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1392-0561 1392-1487 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-19T05:05:55Z |
| publishDate | 2009-01-01 |
| publisher | Vilnius University Press |
| record_format | Article |
| series | Informacijos Mokslai |
| spelling | doaj.art-7293505fffd5491a9a6ff2fba12a86962022-12-21T20:34:56ZengVilnius University PressInformacijos Mokslai1392-05611392-14872009-01-015010.15388/Im.2009.0.3216Saviorganizuojančių neuroninių tinklų sistemų lyginamoji analizėPavel StefanovičOlga KurasovaStraipsnyje 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>http://www.journals.vu.lt/informacijos-mokslai/article/view/3216 |
| spellingShingle | Pavel Stefanovič Olga Kurasova Saviorganizuojančių neuroninių tinklų sistemų lyginamoji analizė Informacijos Mokslai |
| title | Saviorganizuojančių neuroninių tinklų sistemų lyginamoji analizė |
| title_full | Saviorganizuojančių neuroninių tinklų sistemų lyginamoji analizė |
| title_fullStr | Saviorganizuojančių neuroninių tinklų sistemų lyginamoji analizė |
| title_full_unstemmed | Saviorganizuojančių neuroninių tinklų sistemų lyginamoji analizė |
| title_short | Saviorganizuojančių neuroninių tinklų sistemų lyginamoji analizė |
| title_sort | saviorganizuojanciu neuroniniu tinklu sistemu lyginamoji analize |
| url | http://www.journals.vu.lt/informacijos-mokslai/article/view/3216 |
| work_keys_str_mv | AT pavelstefanovic saviorganizuojanciuneuroniniutinklusistemulyginamojianalize AT olgakurasova saviorganizuojanciuneuroniniutinklusistemulyginamojianalize |