Combination of Self Organizing Maps and Growing Neural Gas

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F14%3A86092011" target="_blank" >RIV/61989100:27240/14:86092011 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27740/14:86092011
Výsledek na webu
<a href="http://download.springer.com/static/pdf/454/chp%253A10.1007%252F978-3-662-45237-0_11.pdf?auth66=1426768124_c052bd06d912f86771f677478b164c4d&ext=.pdf" target="_blank" >http://download.springer.com/static/pdf/454/chp%253A10.1007%252F978-3-662-45237-0_11.pdf?auth66=1426768124_c052bd06d912f86771f677478b164c4d&ext=.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-45237-0_11" target="_blank" >10.1007/978-3-662-45237-0_11</a>

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Combination of Self Organizing Maps and Growing Neural Gas
Popis výsledku v původním jazyce
The paper deals with the high dimensional data clustering problem. One possible way to cluster this kind of data is based on Artificial Neural Networks (ANN) such as Growing Neural Gas (GNG) or Self Organizing Maps (SOM). The learning phase of ANN, whichis time-consuming especially for large high-dimensional datasets, is the main drawback of this approach to data clustering. Parallel modification, Growing Neural Gas with pre-processing by Self Organizing Maps, and its implementation on the HPC clusteris presented in the paper. Some experimental results are also presented.
Název v anglickém jazyce
Combination of Self Organizing Maps and Growing Neural Gas
Popis výsledku anglicky
The paper deals with the high dimensional data clustering problem. One possible way to cluster this kind of data is based on Artificial Neural Networks (ANN) such as Growing Neural Gas (GNG) or Self Organizing Maps (SOM). The learning phase of ANN, whichis time-consuming especially for large high-dimensional datasets, is the main drawback of this approach to data clustering. Parallel modification, Growing Neural Gas with pre-processing by Self Organizing Maps, and its implementation on the HPC clusteris presented in the paper. Some experimental results are also presented.

Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)