Построение Карты Кохонена на языке Си++
Зарегистрируйся в два клика и получи неограниченный доступ к материалам,а также
промокод
на новый заказ в Автор24. Это бесплатно.
Введение
С каждым днём нейронные сети разного класса и порядка всё больше проникают в жизнь человека и общества. Внедрение новых информационных и аналитических систем, в которых заложены нейросетевые алгоритмы уже не является чем-то необычным. И поэтому разбираться в этом вопросе, современному специалисту в области информационных технологий, необходимо. Существуют множество видов и типов нейронных сетей. В этой работе представлена сеть, которая занимается классификацией некоторого набора данных, а именно нейронная сеть Кохонена. Нейронная сеть Кохонена была разработана Те́уво Ка́леви Ко́хонененом. Кохонен сделал большой вклад в изучение искусственных нейронных сетей. В частности, разрабатывал фундаментальную теорию ассоциативной памяти, предложил алгоритм обучения с учителем для сетей векторного квантования, оригинальные алгоритмы обработки символьной информации, такие как избыточная хеш-адресация и др. Наиболее известное творение Кохонена — 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.
Нейронная сеть Кохонена
Сеть Кохонена представляет собой специальный тип нейронной сети для решения задачи кластеризации. Она состоит всего из двух слоев — входного (распределительного) и выходного, который также называют слоем Кохонена. В сети Кохонена каждый нейрон входно...
Заключение
В ходе выполнения данной работы была изучена и реализована нейронная сеть Кохонена на языке программирования высокого уровня С++. В первой главе работы были рассмотрены теоретические основы функционирования нейронной сети Кохонена, а именно – её физический смысл, алгоритм обучения нейронного слоя сети, а также механизм классификации на основе полученного результат. Дополнительно была рассмотрена предметная область, описывающая основные характеристики центральных процессоров вычислительных устройств. Приведены примеры исходных данных и их представления в итоговом виде, который подаётся в программу. Во второй главе приведена реализация программы, которая позволяет классифицировать входные данные, при помощи нейронной сети Кохонена, написанной на языке программирования высокого уровня С++. После того как программы была реализована, было произведено её тестирования, результаты тестирования представлены в соответствующем разделе. Работа была выполнена полностью, всё поставленные задачи решены.
Список литературы
1.Википедия – свободная энципклопедия. [Электронный ресурс] URL: https://ru.wikipedia.org/ 2.Loginom. Электронная энциклопедия по бизнес-анализу [Электронный ресурс] URL: https://wiki.loginom.ru/ 3.Notebookcheck-ru. Информационный портал о вычислительных устройствах [Электронный ресурс] URL: https://www.notebookcheck-ru.com/ 4.Neuronus. Информационный портал о достижениях в области нейронных сетей [Электронный ресурс] URL: https://neuronus.com/ 5.Ai.lector. Лекции по искусственному интеллекту и машинному обучению (автор и лектор Шамин Р.М.) [Электронный ресурс] URL: http://ai.lector.ru/
