self-organizing-maps

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我需要一些幫助來確定我遇到的性能問題。我使用https://codesachin.wordpress.com/2015/11/28/self-organizing-maps-with-googles-tensorflow/的代碼作爲自組織映射的基礎。這段代碼在CPU上運行10秒，在GPU上運行40秒。我激活了日誌並修改了代碼以關聯張量板中變量的名稱，但我無法確定是什麼導致了這個性能問題。你能否告訴

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計算神經元在自組織映射中的距離用於聚類

我想使用自組織映射進行聚類。我使用了10個神經元，這意味着有100個元素在其中。如何計算神經元與其相鄰神經元之間的距離

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SOM函數中未使用的參數

這是我的第一篇文章，我是R中的新手。我試圖訓練自組織映射。我的數據是2304個實例的矩陣，每個實例有7個特徵（[2304x7]）下面的示例代碼（像葡萄酒的數據集）我沒有問題，但當我嘗試用我的數據修改某些功能時，這個錯誤： Error in som(datos, grid = som_grid, init = "random", alpha = c(1, 0.1), : unused argume

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帶有上下文的非監督聚類Encog中的經常性自組織映射

機器學習 - 什麼叫做！我有一個小項目，我想用它來識別未標記數據中的異常。因此，無監督聚類。但是，數據的順序也很重要，因爲單個記錄可能沒有興趣，但是在其之前的記錄序列可能會使其異常。所以我想構建一個經常性的SOM來添加時間上下文。我已經使用Python Graphlab創建，Azure機器學習和Encog ML框架訓練了一些簡單的機器學習模型，但Azure似乎沒有提供無監督的集羣，而且我傾

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SOM和鄰居距離

在SOM中，鄰居距離如何工作？ 1-如果兩個節點在地圖上靠近並且它們的距離很小，那麼它們具有相似的顏色，是嗎？ 2-如果兩個節點在地圖上靠近，但它們的距離很大，那麼它們具有不同的灰色，是嗎？ 3-但是，如果兩個完全分開的節點具有相似的灰色，那麼它們靠近？ 4-另一個問題。在這個地圖link here在一些六邊形中沒有國家，在不太六邊形中，不止一個國家是什麼意思？

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自組織映射understaning

我有一個自組織地圖創建Som_pak - 3.1在這裏如果我有三個不同類型的元素，它們是不同的。爲什麼元素不在地圖的不同部分？爲什麼在同一個六邊形中，「A」，「B」和「C」在許多情況下是共同的？爲什麼「B」和「C」在六角形中永遠不會孤單？提前致謝！

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自組織映射圖的穩定狀態

如何在培訓期間識別自組織映射圖的穩定狀態？我需要這個來控制我的迭代（即在穩定時繼續或停止訓練）。我試圖看看拓撲誤差的百分比變化，也意味着量化誤差，但是這兩者一直在變化，從未達到穩定狀態。

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如何結合python中的自組織映射和多層感知器

我正在研究python中的圖像識別項目。我已經在期刊上看到，如果將自組織映射（SOM）執行的聚類輸入到監督神經網絡中，與監督網絡本身相反，圖像識別的準確性會提高。我已經嘗試過使用庫來執行聚類，並在每次迭代後使用獲勝神經元的座標作爲來自keras的多層感知器的輸入。但是準確度很差。有誰知道另一種方法來結合SOM和多層感知器，而不是使用獲勝的SOM座標嗎？

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SOM地圖全面瞭解

我有一些enqueries充分了解如何SOM地圖的工作，如果你檢查這個SOM地圖： 1 - 爲什麼有在不具備地圖一些要點任何標籤（A，B或C）？ 2 - 我明白在每個節點中都有1個以上的元素。一個類型中有多少個元素必須在節點中才能在地圖中看到它的標籤？ 3 - 灰色的含義是什麼？黑色是否意味着有很多點與該單元匹配？或者這是否意味着該小區和附近小區之間有很大的距離？ 4 - 爲什麼在任何黑色單元中沒

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在自組織映射圖或虹膜數據集中可視化類標籤

我正在嘗試爲Iris數據集（https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris）生成SOM映射的可視化。我迄今爲止代碼： from sklearn.datasets import load_iris from mvpa2.suite import * import pandas as pd import numpy as np df = pd.re