aiintelligenza artificialesom
Self-Organizing Map
Da Wikipedia, l'enciclopedia libera.
Le self-organizing map (SOM) sono un particolare tipo di rete neurale artificiale.
È addestrata usando l'apprendimento non supervisionato per produrre una rappresentazione dei campioni di training in uno spazio a bassa dimensione preservando le proprietà topologiche dello spazio degli ingressi. Questa proprietà rende le SOM particolarmente utili per la visualizzazione di dati di dimensione elevata. Il modello fu inizialmente descritto dal professore finlandese Teuvo Kohonen e spesso ci si riferisce a questo modello come Mappe di Kohonen. .-.-
Collegamenti esterni
- Prof. Kohonen's website in Helsinki University of Technology See ->research ->software for Toolkits and C and Matlab code for SOM's
- Chapter 7: Competition and self organisation: Kohonen nets, part of Kevin Gurney's web-book on Neural Nets.
- Nice application to visualize some neural-network algorithms. Written in Java, so you need a Java-plugin in your browser.
- Programming a Kohonen Neural Network in Java part of a Java Neural Network web book.
- Databionics Prof. A. Ultsch's websites on Visualization and Datamining with SOM
- Rete di Kohonen applicata al problema del commesso viaggiatore (in 3 dimensioni)
- Raptor. An international Company W/ SOM Software for Business Intelligence, Data Mining and Predictive Analysis Request Demo Software in > About> Contact us: Request Information Form.
- Viscovery SOMine: SOM technology tool from Eudaptics