BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Bartos Karolina (Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu)
Tytuł
Sieć SOM jako przykład sieci samoorganizującej się
SOM Neural Network as an Example of the Self-Organizing Neural Network
Źródło
Ekonometria / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, 2012, nr 2 (36), s. 65-74, rys., bibliogr. 18 poz.
Econometrics / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Słowa kluczowe
Sieci neuronowe, Algorytmy, Mapa samoorganizująca
Neural networks, Algorithms, Self-Organizing Maps (SOM)
Uwagi
streszcz., summ.
Abstrakt
Artykuł prezentuje sieć SOM jako przykład sieci samoorganizującej się. Zawiera podstawowe informacje o tej sieci: jej genezę, strukturę, sposób funkcjonowania i metodę uczenia (uczenie nienadzorowane z konkurencją). Ponadto autorka opisuje proces weryfikacji samoorganizujących się map cech oraz algorytm Kohonena wykorzystywany podczas trenowania sieci SOM. (abstrakt oryginalny)

The article presents SOM as an example of self-organizing neural network. The paper includes basic information about SOM: origin, structure, functioning and learning method (unsupervised and competitive learning). Furthermore, the author describes a verification process of self-organizing feature maps and Kohonen's algorithm which is used for the SOM training. (original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka Szkoły Głównej Handlowej
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Anhalt S.C., Krishnamurthy A.K., Chen P., Melton D.E., Competitive learning algorithms for vector quantization, "Neural Networks" 1990, vol. 3.
  2. DeSieno D., Adding a conscience to competetive learning, Proc. II IEEE Conf. Neural Networks, 1988, vol. 1.
  3. Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe, "Biocybernetyka i Inżyniera Biomedyczna" 2000, t. 6, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa 2000.
  4. Galanopoulos A.S., Moses R.L., Anhalt S.C., Diffusion approximation of frequency sensitive competitive learning, IEEE Trans. Neural Network 1998,vol. 8.
  5. Kohonen T., Analysis of a simple self-organizing process, "Biological Cybernetics" 1982a, vol. 44.
  6. Kohonen T., Self-organizing formation of topologically correct feature maps, "Biological Cybernetics" 1982b, vol. 43.
  7. Kohonen T., Self-organizing Maps, Heidelberg Springer Verlag, Berlin 1995.
  8. Krzyśko M., Wołyński W., Górecki T., Skorzybut M., Systemu uczące się - rozpoznawanie wzorców, analiza skupień i redukcja wymiarowości, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2008.
  9. Lasek M., Data Mining - zastosowania w analizach i ocenach klientów bankowych, Biblioteka Menedżera i Bankowca, Warszawa 2002.
  10. Lasek M., Metody Data Mining w analizowaniu i prognozowaniu kondycji ekonomicznej przedsiębiorstw, Difin, Warszawa 2007.
  11. Larose D.T., Odkrywanie wiedzy z danych. Wprowadzenie do eksploracji danych, PWN, Warszawa 2006.
  12. Lula P., Paliwoda-Pękosz G., Tadeusiewicz R., Metody sztucznej inteligencji i ich zastosowania w ekonomii i zarządzaniu, Wydawnictwo AE, Kraków 2007.
  13. Malsburg C., Self-organization of orientation sensitive cells in the striate cortex, "Kybernetik" 1973, vol. 14.
  14. Migdał-Nejman K., Analiza porównawcza samouczących się sieci neuronowych typu SOM i GNG w poszukiwaniu reguł asocjacyjnych, [w:] K. Jajuga, M. Walesiak (red.), Taksonomia 18, Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Wydawnictwo UE, Wrocław 2011.
  15. Mynarski S., Metody badań marketingowych, PWE, Warszawa 1990.
  16. Ritter H., Self-organizing feature-maps: Kohonen maps, [w:] M.A. Arbib (ed.), The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, MIT Press, Cambridge, MA 1995.
  17. Tarczyński G., Algorytm Kohonena w analizie danych ekonomicznych, Wydawnictwo UE, Wrocław 2011.
  18. Zieliński J.S., Inteligentne systemy w zarządzaniu - teoria i praktyka, PWN, Warszawa 2000.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1507-3866
Język
pol
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu