Fast emulation of self-organizing maps for large datasets
© 2015 The Authors. Published by Elsevier B.V. The self-organizing map (SOM) methodology does vector quantization and clustering on the dataset, and then projects the obtained clusters to a lower dimensional space, such as a 2D map, by positioning similar clusters in locations that are spatially clo...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Cordel, Macario O., Azcarraga, Arnulfo P. |
---|---|
التنسيق: | text |
منشور في: |
Animo Repository
2015
|
الوصول للمادة أونلاين: | https://animorepository.dlsu.edu.ph/faculty_research/764 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
A new method for emulating self-organizing maps for visualization of datasets
بواسطة: Cordel, Macario O., II, وآخرون
منشور في: (2018) -
Somphony: Visualizing symphonies using self organizing maps
بواسطة: Azcarraga, Arnulfo P., وآخرون
منشور في: (2016) -
2-D order of self-organizing kristal maps
بواسطة: Azcarraga, Arnulfo P., وآخرون
منشور في: (1999) -
Characterizing the SOM feature detectors under various input conditions
بواسطة: Cordel, Macario O., II, وآخرون
منشور في: (2019) -
Measuring the contribution of filter bank layer to performance of convolutional neural networks
بواسطة: Cordel, Macario O., II, وآخرون
منشور في: (2017)