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 cereb...
- 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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- Derechos de autor 2010 Revista Colombiana de Computación
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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. |
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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.In this paper is presented a demonstration of Kohonen's self-organizing maps,also known as SOM. Likewise is prepared a study of the functioning ofKohonen's maps in one and two dimensions and the most importantcharacteristics of this type of network that works in similar way that the humanbrain. Finally, this paper details the characteristics necessaries for thenetwork's training and how is possible use the results of the neural networks todiscover the characteristics of the information input for instance, how is your distribution, the density and shape.application/pdfspaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicahttps://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1392/1336https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/1392A. J. Smola, P. L. Bartlett, “Advances in neural information Processing systems”,MassachusettsInstituteofTechnology,2000T. Kohonen, Self-Organization andAssociative Memory, SpringerVerlag, BerlinHeildebergNewYork,1989.T. Kohonen, E. Oja, O. Simula, A. Visa, and J. Kangas, “Engineering applicationsoftheself-organizingmap,”inProc.IEEE,Oct.1996,vol.84, pp.1358–1384.Gonzalezacuña,H.;DutraM.S;Lengerke,O..Identificationandmodeling for non-linear dynamic system using neural networks type MLP. In: Euro American Conference On Telematics And Information Systems, Prague, CzechRepublic.2009.v.26._Ref259054579S.V.N.Vishwanathan and M.Narasimha Murty. Use of kohonen map for dimensionality reduction. Technical Report TR No. IISC-CSA-1999-8, IndianInstituteofScience,ComputerScienceandAutomationDepartment, Bangalore,December1999.D. Michie, D.J. Spieegelhalter, C.C Taylor. “Machine learning, Neural and statisticalClasification”.February17,1994.R. M. Gray, “Vector quantization,” IEEE Acoust., Speech, Signal ProcessingMag.,pp.9–31,Apr.1984.S. Haykin, “Nueral Networks:Acomprehensive Foundation”. 2nd edition, PrenticeHall.Sameer A. Nene and Shree K. Nayar. A simple algorithm for nearest neighbor search in high dimensions. IEEE transactions on Pattern Analysis andMachineIntelligence,19(9):989–1003,September1997.P.D.Wasserman. “Neural Computing theory and practice”, Vannostrand reinhold,NewYork1989.G. 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Aleksander (Ed.), Neural Computing Architectures, MIT Press,Cambridge,MA,1989,pp.26-40..Derechos de autor 2010 Revista Colombiana de Computaciónhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista Colombiana de Computación; Vol. 11 Núm. 2 (2010): Revista Colombiana de Computación; 116-127Representación de información utilizando SOM (Mapas Autoorganizados) de KohonenRepresentation of information using Kohonen's SOM (Self-Organizing Maps)info:eu-repo/semantics/articleArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/redcol/resource_type/CJournalArticleKohonen algorithmUnsupervised neural networksCompetitive trainingTechnologyScienceMathematical logicAlgorithmTecnologíaCienciaLógica matemáticaAlgoritmoAlgoritmo de KohonenRedes neuronales no supervisadasEntrenamiento competitivoORIGINAL2010_Representation_of_information.pdf2010_Representation_of_information.pdfArtículoapplication/pdf286897https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/8949/1/2010_Representation_of_information.pdfafde3faa67edd78a0e382f1af53c222eMD51open accessTHUMBNAIL2010_Representation_of_information.pdf.jpg2010_Representation_of_information.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6145https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/8949/2/2010_Representation_of_information.pdf.jpgd39178df638eac5bb275497cc348f569MD52open access20.500.12749/8949oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/89492024-01-19 15:38:44.02open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.co |