Bản đồ tự tổ chức (SOM) là một thuật toán mạng thần kinh, sử dụng kỹ thuật học tập cạnh tranh để tự đào tạo theo cách không giám sát. SOM khác với các mạng thần kinh nhân tạo khác ở chỗ chúng sử dụng hàm lân cận để bảo toàn các thuộc tính tôpô của không gian đầu vào và chúng được sử dụng để tạo ra một biểu diễn có trật tự của dữ liệu đa chiều giúp đơn giản hóa độ phức tạp và tiết lộ các mối quan hệ có ý nghĩa. Giáo sư T. Kohonen vào đầu những năm 1980 lần đầu tiên đưa ra lý thuyết liên quan và khám phá những ứng dụng khả thi của SOM. Kể từ đó, một số ứng dụng lý thuyết và thực tiễn của SOM đã được báo cáo bao gồm phân cụm, dự đoán, biểu diễn dữ liệu, phân loại, trực quan hóa, v.v. Cuốn sách này được thúc đẩy bởi mong muốn tập hợp một số phát triển lý thuyết và thực tiễn gần đây hơn về SOM và cung cấp nền tảng cho sự phát triển trong tương lai theo những hướng đầy hứa hẹn. Cuốn sách bao gồm 25 Chương có thể được phân loại thành ba lĩnh vực rộng: phương pháp, trực quan hóa và ứng dụng thực tế.

Abstract:

The Self-Organizing Map (SOM) is a neural network algorithm, which uses a competitive learning technique to train itself in an unsupervised manner. SOMs are different from other artificial neural networks in the sense that they use a neighborhood function to preserve the topological properties of the input space and they have been used to create an ordered representation of multi-dimensional data which simplifies complexity and reveals meaningful relationships. Prof. T. Kohonen in the early 1980s first established the relevant theory and explored possible applications of SOMs. Since then, a number of theoretical and practical applications of SOMs have been reported including clustering, prediction, data representation, classification, visualization, etc. This book was prompted by the desire to bring together some of the more recent theoretical and practical developments on SOMs and to provide the background for future developments in promising directions. The book comprises of 25 Chapters which can be categorized into three broad areas: methodology, visualization and practical applications.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	George K Matsopoulos
Thông tin nhan đề:	Self-Organizing Maps
Nhà xuất bản:	IntechOpen
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/64819
Mô tả vật lý:	432p.
Năm xuất bản:	2019