Representación de información utilizando SOM (Mapas Autoorganizados) de Kohonen

En este artículo se presenta una demostración de los mapas auto organizados de Kohonen's también llamados SOM. Así mismo es realizado un estudio del funcionamiento de los mapas de kohonen en una y dos dimensiones y las características de este tipo de redes que trabajan de forma similar al cerebro humano. Finalmente, son detalladas las características necesarias para realizar el entrenamiento de las redes y la forma como son utilizados sus resultados, con la finalidad de descubrir características de la información de entrada, como por ejemplo, la distribución, la densidad y la forma de la información.

• Autores: González Acuña, Hernán; Dutra, Max Suell; Lengerke, Omar; Morales, Magda J.
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2010
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/8949
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/8949
• Palabra clave: Kohonen algorithm; Unsupervised neural networks; Competitive training; Technology; Science; Mathematical logic; Algorithm; Tecnología; Ciencia; Lógica matemática; Algoritmo; Algoritmo de Kohonen; Redes neuronales no supervisadas; Entrenamiento competitivo
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