Hierarchical feature learning using nested self-organizing maps

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Unsupervised Feature Learning using Self-organizing Maps

In recent years a great amount of research has focused on algorithms that learn features from unlabeled data. In this work we propose a model based on the Self-Organizing Map (SOM) neural network to learn features useful for the problem of automatic natural images classification. In particular we use the SOM model to learn single-layer features from the extremely challenging CIFAR-10 dataset, c...

متن کامل

Image retrieval using hierarchical self-organizing feature maps

This paper presents a scheme for image retrieval that lets a user retrieve images either by exploring summary views of the image collection at di€erent levels or by similarity retrieval using query images. The proposed scheme is based on image clustering through a hierarchy of self-organizing feature maps. While the suggested scheme can work with any kind of low-level feature representation of ...

متن کامل

using game theory techniques in self-organizing maps training

شبکه خود سازمانده پرکاربردترین شبکه عصبی برای انجام خوشه بندی و کوانتیزه نمودن برداری است. از زمان معرفی این شبکه تاکنون، از این روش در مسائل مختلف در حوزه های گوناگون استفاده و توسعه ها و بهبودهای متعددی برای آن ارائه شده است. شبکه خودسازمانده از تعدادی سلول برای تخمین تابع توزیع الگوهای ورودی در فضای چندبعدی استفاده می کند. احتمال وجود سلول مرده مشکلی اساسی در الگوریتم شبکه خودسازمانده به حسا...

Object Recovery Using Hierarchical Self-Organizing Maps

The self-organizing map’s unsupervised clustering property, is known for classifying high dimensional data sets into clusters that have similar features. Using this property and arranging self-organizing maps into hierarchies, we demonstrate in this paper that legacy code can be potentially broken down into suggested classes using hierarchical self-organizing maps. This is in conjunction with i...

متن کامل

Self-Organizing Feature Maps with Self-Organizing Neighborhood Widths

Self-organizing feature maps with self-determined local neighborhood widths are applied to construct principal manifolds of data distributions. This task exempli es the problem of the learning of learning parameters in neural networks. The proposed algorithm is based upon analytical results on phase transitions in self-organizing feature maps available for idealized situations. By illustrative ...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Journal of Vision

سال: 2010

ISSN: 1534-7362

DOI: 10.1167/6.6.614