کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
404995 | 677471 | 2006 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Large-scale data exploration with the hierarchically growing hyperbolic SOM
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: Large-scale data exploration with the hierarchically growing hyperbolic SOM Large-scale data exploration with the hierarchically growing hyperbolic SOM](/preview/png/404995.png)
چکیده انگلیسی
We introduce the Hierarchically Growing Hyperbolic Self-Organizing Map (H2SOM) featuring two extensions of the HSOM (hyperbolic SOM): (i) a hierarchically growing variant that allows for incremental training with an automated adaptation of lattice size to achieve a prescribed quantization error and (ii) an approximate best match search that utilizes the special structure of the hyperbolic lattice to achieve a tremendous speed-up for large map sizes. Using the MNIST and the Reuters-21578 database as benchmark datasets, we show that the H2SOM yields a highly efficient visualization algorithm that combines the virtues of the SOM with extremely rapid training and low quantization and classification errors.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neural Networks - Volume 19, Issues 6–7, July–August 2006, Pages 751–761
Journal: Neural Networks - Volume 19, Issues 6–7, July–August 2006, Pages 751–761
نویسندگان
Jörg Ontrup, Helge Ritter,