self-organizing-maps

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    TensorFlow Self Organizing Mapsのパフォーマンスに関する問題を特定してください

    私が抱えているパフォーマンスの問題を特定するには、何か助けが必要です。私はhttps://codesachin.wordpress.com/2015/11/28/self-organizing-maps-with-googles-tensorflow/のコードを自己組織化マップのベースとして使用しています。このコードはCPUで10秒、GPUで40秒かかる。私はログを有効にし、テンソルボード内の変数
    python tensorflow self-organizing-maps 2017-04-01

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    時間に基づいて座標をクラスタリングする方法は？

    私はオブジェクトの移動が追跡されている7×6グリッドを持っています。オブジェクトはグリッド内の任意のペース（停止することさえあります）で任意の方向にランダムに移動できます。 入力：毎秒オブジェクトの座標は、.csvファイル（x座標、y座標、i秒）に格納されます。ここで、i = 0〜n（トラッキングのn秒）です。 以下の出力に記載されているように、座標のクラスタの重心を予測できる機械学習アルゴリズム
    machine-learning time-series cluster-analysis self-organizing-maps 2017-07-10

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    クラスタリングの自己組織化マップでニューロンの距離を計算する

    クラスタリングのために自己組織化マップを使用したい。私は10個のニューロンを使用しています。これは、要素を持つ100個のクラスターがあることを意味します。隣接ニューロンとニューロンの距離を計算する方法
    self-organizing-maps 2017-05-28

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    SOM関数の未使用の引数

    これは私の最初の投稿であり、Rの初心者です。自己組織化マップを訓練しようとしています。私のデータは、各インスタンス（[2304x7]）の7つの機能を持つ2304インスタンスのマトリックスです （ワインズのデータ​​セットのような）サンプルコードの後に​​は問題はありませんが、このエラー： Error in som(datos, grid = som_grid, init = "random", a
    r neural-network som unused-variables self-organizing-maps 2017-09-05

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    コンテキストを使用した教師なしクラスタリングのためのEncogの反復自己組織化マップ

    機械学習 - なんてこった！ ラベルの付いていないデータの異常を特定するためのプロジェクトがあります。したがって、管理されていないクラスタリング。 しかし、データの順序も重要です。単一のレコードは重要ではないかもしれませんが、それに先行するレコードのシーケンスはそれを異常にする可能性があります。 私は時間的コンテキストを追加するために再帰SOMを構築することを考えています。 私は、Python G
    machine-learning neural-network artificial-intelligence encog self-organizing-maps 2017-06-01

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    R自己組織化地図コードブックベクトルへのアクセス

    天気予報モデルアンサンブルの変動性を分析するためにSOMを使用するように取り組んでいます。これを行うには、特定の地理的領域で20個のアンサンブル全球天気予報モデルにアクセスします。私は20×Nlat×Nlon行列を20×Nlat * Nlon行列に変換し、それをKohonenパッケージsom関数に提示する。私はその後、 "コードブックベクトル"の出力にアクセスし、それを緯度経度グリッドに変換しよう
    r self-organizing-maps 2017-12-19

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    自己組織化マップのunderstaning

    は、私は要素の三つの異なる種類を持っている場合は、自己組織化マップはここに SOM_PAK-3.1を作成している、と彼らは異なっています。なぜ要素が地図の異なる部分にないのですか？なぜ "A"、 "B"、 "C"が多くの場合同じ六角形で一緒になっているのですか？なぜ "B"と "C"が六角形で決して単独ではないのですか？ ありがとうございます！
    neural-network unsupervised-learning som self-organizing-maps 2017-03-01

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    自己組織化マップの安定状態

    訓練中に自己組織化マップの安定した状態を特定するにはどうすればよいですか？私は反復をコントロールするために必要です（つまり、安定している場合はトレーニングを続行または中止する必要があります）。私は位相誤差のパーセンテージの変化を見ることを試み、また量子化誤差を意味するが、これらの2つは変化し続け、安定した状態にはならない。
    neural-network som self-organizing-maps 2017-04-20

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    Pythonで自己組織化マップと多層パーセプトロンを組み合わせる方法

    私はPythonで画像認識プロジェクトを行っています。私は自己組織化マップ（SOM）によって実行されるクラスタリングが監督されたニューラルネットワークに入力されると、監督されたネットワークとは対照的に画像認識の精度が向上するというジャーナルを読んだ。私はクラスタリングを実行するためにライブラリを使用し、各繰り返し後にケラから多層パーセプトロンへの入力として勝利ニューロンの座標を使用することによって
    python neural-network cluster-analysis image-recognition self-organizing-maps 2017-03-06

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    自己組織化マッププロットまたは虹彩データセットでのクラスラベルの可視化

    Irisデータセット（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris）のSOMマッピングの視覚化を作成しようとしています。 私のコードは、これまでのところ：このマッピング生成 from sklearn.datasets import load_iris from mvpa2.suite import * import pandas as pd imp
    data-visualization python self-organizing-maps 2017-03-17
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