کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947138 | 1439567 | 2017 | 4 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Gaussian kernel smooth regression with topology learning neural networks and Python implementation
ترجمه فارسی عنوان
رگرسیون صاف گاووس هسته با شبکه های عصبی توپولوژی یادگیری و پیاده سازی پایتون
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
برآورد تراکم هسته، رگرسیون نیمه نظارت، پایتون،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Topology learning neural networks such as Growing Neural Gas (GNG) and Self-Organizing Incremental Neural Network (SOINN) are online clustering methods. With GNG and SOINN implemented as basic learners, this software completes two machine learning tasks, namely density estimation and regression. A kernel density estimation framework is implemented to transform the topology learning neural networks into density estimation methods. Besides, a kernel smoother to implement supervised and semi-supervised regression is devised. Moreover, the implemented frameworks can be used to transform other clustering methods into density estimation, supervised regression and semi-supervised regression.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 260, 18 October 2017, Pages 1-4
Journal: Neurocomputing - Volume 260, 18 October 2017, Pages 1-4
نویسندگان
Zhiyang Xiang, Zhu Xiao, Dong Wang, Jianhua Xiao,