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一种新的基于自组织映射的流形学习算法 被引量:2
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作者 万春红 邵超 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期101-105,共5页
针对自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)算法在进行流形学习时容易陷入局部极值和产生"拓扑缺陷"问题的原因,提出了一种新的基于SOM的流形学习算法:TO-SOM(TrainingOrderly-SOM).根据流形的局部欧氏性,TO-SOM算法从一个局... 针对自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)算法在进行流形学习时容易陷入局部极值和产生"拓扑缺陷"问题的原因,提出了一种新的基于SOM的流形学习算法:TO-SOM(TrainingOrderly-SOM).根据流形的局部欧氏性,TO-SOM算法从一个局部线性或近似线性的数据子集出发,按照数据的内在流形结构对其进行有序训练,可以避免局部极值、克服"拓扑缺陷".根据SOM算法的鲁棒性,TO-SOM算法在成功学习数据内在流形结构的同时,对邻域大小参数和噪声也不像ISOMAP和LLE等现有流形学习算法那样敏感,从而更容易得到实际应用. 展开更多
关键词 流形学习 自组织映射 拓扑缺陷 鲁棒性 邻域大小
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