|
|
| (не показаны 3 промежуточные версии этого же участника) |
| Строка 1: |
Строка 1: |
| {{algorithm
| |
| | name = Алгоритм кластеризации, основанный на сетях Кохоннена
| |
| | serial_complexity = <math>O(n^3)</math>
| |
| | pf_height = <math>O(n)</math>
| |
| | pf_width = <math>O(n^2)</math>
| |
| | input_data = <math>\frac{n (n + 1)}{2}</math>
| |
| | output_data = <math>\frac{n (n + 1)}{2}</math>
| |
| }}
| |
|
| |
|
|
| |
| Основные авторы описания:
| |
|
| |
| == Свойства и структура алгоритма ==
| |
| === Общее описание алгоритма ===
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
| Метод был предложен финским учёным Теуво Кохоненом в 1984 году. Особый вид нейронных сетей, известных как самоорганизующиеся карты Кохонена, которые используются для решения задач кластеризации данных. Помимо карт Кохонена существует целый класс нейросетей — нейронные сети Кохонена, основным элементом которых является слой Кохонена.
| |
|
| |
| Алгоритм обучения Кохонена и карты Кохонена послужили основой для большого количества исследований в области нейронных сетей, благодаря чему Кохонен считается самым цитируемым финским ученым. Количество научных работ по картам Кохонена составляет около 8 000[4].
| |
|
| |
| Т. Кохонен — автор более 300 публикаций и 4 монографий
| |
|
| |
| === Математическое описание алгоритма ===
| |
|
| |
|
| |
|
| |
| === Вычислительное ядро алгоритма ===
| |
|
| |
|
| |
| === Макроструктура алгоритма ===
| |
|
| |
|
| |
| === Схема реализации последовательного алгоритма ===
| |
|
| |
| === Последовательная сложность алгоритма ===
| |
|
| |
| === Информационный граф ===
| |
|
| |
| === Ресурс параллелизма алгоритма ===
| |
|
| |
| === Входные и выходные данные алгоритма ===
| |
|
| |
|
| |
| === Особенности реализации последовательного алгоритма ===
| |
|
| |
|
| |
| === Локальность данных и вычислений ===
| |
|
| |
| ==== Локальность реализации алгоритма ====
| |
|
| |
| ===== Структура обращений в память и качественная оценка локальности =====
| |
|
| |
|
| |
| ===== Количественная оценка локальности =====
| |
|
| |
|
| |
| === Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма ===
| |
|
| |
|
| |
|
| |
| === Масштабируемость алгоритма и его реализации ===
| |
|
| |
| ==== Масштабируемость алгоритма ====
| |
|
| |
| ==== Масштабируемость реализации алгоритма ====
| |
|
| |
| === Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма ===
| |
|
| |
|
| |
| === Выводы для классов архитектур ===
| |
|
| |
|
| |
| === Существующие реализации алгоритма ===
| |
| == Литература ==
| |