self-organizing-maps

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    TensorFlow通过自组织映射识别性能问题

    我需要一些帮助来确定我遇到的性能问题。我使用https://codesachin.wordpress.com/2015/11/28/self-organizing-maps-with-googles-tensorflow/的代码作为自组织映射的基础。这段代码在CPU上运行10秒，在GPU上运行40秒。我激活了日志并修改了代码以关联张量板中变量的名称，但我无法确定是什么导致了这个性能问题。你能否告诉
    python tensorflow self-organizing-maps 2017-04-01

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    计算神经元在自组织映射中的距离用于聚类

    我想使用自组织映射进行聚类。我使用了10个神经元，这意味着有100个元素在其中。如何计算神经元与其相邻神经元之间的距离
    self-organizing-maps 2017-05-28

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    SOM函数中未使用的参数

    这是我的第一篇文章，我是R中的新手。我试图训练自组织映射。我的数据是2304个实例的矩阵，每个实例有7个特征（[2304x7]） 下面的示例代码（像葡萄酒的数据集）我没有问题，但当我尝试用我的数据修改某些功能时，这个错误： Error in som(datos, grid = som_grid, init = "random", alpha = c(1, 0.1), : unused argume
    r neural-network som unused-variables self-organizing-maps 2017-09-05

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    带有上下文的非监督聚类Encog中的经常性自组织映射

    机器学习 - 什么叫做！ 我有一个小项目，我想用它来识别未标记数据中的异常。因此，无监督聚类。 但是，数据的顺序也很重要，因为单个记录可能没有兴趣，但是在其之前的记录序列可能会使其异常。 所以我想构建一个经常性的SOM来添加时间上下文。 我已经使用Python Graphlab创建，Azure机器学习和Encog ML框架训练了一些简单的机器学习模型，但Azure似乎没有提供无监督的集群，而且我倾
    machine-learning neural-network artificial-intelligence encog self-organizing-maps 2017-06-01

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    SOM和邻居距离

    在SOM中，邻居距离如何工作？ 1-如果两个节点在地图上靠近并且它们的距离很小，那么它们具有相似的颜色，是吗？ 2-如果两个节点在地图上靠近，但它们的距离很大，那么它们具有不同的灰色，是吗？ 3-但是，如果两个完全分开的节点具有相似的灰色，那么它们靠近？ 4-另一个问题。在这个地图link here在一些六边形中没有国家，在不太六边形中，不止一个国家​​是什么意思？
    som self-organizing-maps 2017-02-28

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    自组织映射understaning

    我有一个自组织地图创建Som_pak - 3.1在这里 如果我有三个不同类型的元素，它们是不同的。为什么元素不在地图的不同部分？为什么在同一个六边形中，“A”，“B”和“C”在许多情况下是共同的？为什么“B”和“C”在六角形中永远不会孤单？ 提前致谢！
    neural-network unsupervised-learning som self-organizing-maps 2017-03-01

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    自组织映射图的稳定状态

    如何在培训期间识别自组织映射图的稳定状态？我需要这个来控制我的迭代（即在稳定时继续或停止训练）。我试图看看拓扑误差的百分比变化，也意味着量化误差，但是这两者一直在变化，从未达到稳定状态。
    neural-network som self-organizing-maps 2017-04-20

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    如何结合python中的自组织映射和多层感知器

    我正在研究python中的图像识别项目。我已经在期刊上看到，如果将自组织映射（SOM）执行的聚类输入到监督神经网络中，与监督网络本身相反，图像识别的准确性会提高。我已经尝试过使用库来执行聚类，并在每次迭代后使用获胜神经元的坐标作为来自keras的多层感知器的输入。但是准确度很差。 有谁知道另一种方法来结合SOM和多层感知器，而不是使用获胜的SOM坐标吗？
    python neural-network cluster-analysis image-recognition self-organizing-maps 2017-03-06

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    SOM地图全面了解

    我有一些enqueries充分了解如何SOM地图的工作，如果你检查这个SOM地图： 1 - 为什么有在不具备地图一些要点任何标签（A，B或C）？ 2 - 我明白在每个节点中都有1个以上的元素。一个类型中有多少个元素必须在节点中才能在地图中看到它的标签？ 3 - 灰色的含义是什么？黑色是否意味着有很多点与该单元匹配？或者这是否意味着该小区和附近小区之间有很大的距离？ 4 - 为什么在任何黑色单元中没
    som self-organizing-maps 2017-03-08

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    在自组织映射图或虹膜数据集中可视化类标签

    我正在尝试为Iris数据集（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris）生成SOM映射的可视化。 我迄今为止代码： from sklearn.datasets import load_iris from mvpa2.suite import * import pandas as pd import numpy as np df = pd.re
    data-visualization python self-organizing-maps 2017-03-17
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