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Treffer: Representación de información utilizando SOM (Mapas Autoorganizados) de Kohonen

Title:
Representación de información utilizando SOM (Mapas Autoorganizados) de Kohonen
Authors:
González Acuña, Hernán, Dutra, Max Suell, Lengerke, Omar, Morales, Magda J.
Contributors:
González Acuña, Hernán [0000774774], González Acuña, Hernán [NUgEExkAAAAJ], González Acuña, Hernán [0000-0003-2118-2272], González Acuña, Hernán [55942191000], González Acuña, Hernán [Hernan_Acuna2], Grupo de Investigación Control y Mecatrónica - GICYM, Grupo de Investigaciones Clínicas
Source:
Revista Colombiana de Computación; Vol. 11 Núm. 2 (2010): Revista Colombiana de Computación; 116-127
Repositorio UNAB
Universidad Autónoma de Bucaramanga-UNAB
instacron:Universidad Autónoma de Bucaramanga-UNAB
Publisher Information:
Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB, 2020.
Publication Year:
2020
Subject Terms:
Competitive training, Ciencia, Entrenamiento competitivo, Technology, Algoritmo de Kohonen, Science, Tecnología, Redes neuronales no supervisadas, Algorithm, Unsupervised neural networks, Lógica matemática, Kohonen algorithm, Algoritmo, Mathematical logic
Document Type:
Fachzeitschrift Article
File Description:
application/pdf
Language:
Spanish; Castilian
Access URL:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/8949
Rights:
CC BY NC SA
Accession Number:
edsair.od......3056..7bf4043546ea6f4352d0b9a95d84c8f7
Database:
OpenAIRE

Weitere Informationen

En este artículo se presenta una demostración de los mapas auto organizados de Kohonen's también llamados SOM. Así mismo es realizado un estudio del funcionamiento de los mapas de kohonen en una y dos dimensiones y las características de este tipo de redes que trabajan de forma similar al cerebro humano. Finalmente, son detalladas las características necesarias para realizar el entrenamiento de las redes y la forma como son utilizados sus resultados, con la finalidad de descubrir características de la información de entrada, como por ejemplo, la distribución, la densidad y la forma de la información.
In this paper is presented a demonstration of Kohonen's self-organizing maps,also known as SOM. Likewise is prepared a study of the functioning ofKohonen's maps in one and two dimensions and the most importantcharacteristics of this type of network that works in similar way that the humanbrain. Finally, this paper details the characteristics necessaries for thenetwork's training and how is possible use the results of the neural networks todiscover the characteristics of the information input for instance, how is your distribution, the density and shape.