Comments 7
В статье могут содержаться орфографические и пунктуационные ошибки, в связи с чем буду признателен за их указание в личном сообщении.
Спасибо за статью, надо попробовать метод.
Если задача стоит только в нахождении топологической структуры данных, рекомендую посмотреть www.ayasdi.com/resources/, но там все запатентовано.
Если задача стоит только в нахождении топологической структуры данных, рекомендую посмотреть www.ayasdi.com/resources/, но там все запатентовано.
Спасибо за ссылку. Надо будет ознакомиться. Вообще насчет растущих нейросетей в перспективе я хочу применить это для задачи object detection, но пока особых идей как это сделать не приходит.
Если это классификация объектов на изображении, то по-моему тема практически закрыта deep сетями, например convolutional neural nets. Кластеризация с неизвестным числом классов сама по себе очень интересна, например в датамайнинге. Только непонятно, как масштабируется этот алгоритм на больших объемах данных.
Было бы круто, если бы это было так. В робототехнике Deep Learning совсем не годится, т.к. эту сеть, например, нельзя дообучать и расширять в процессе эксплуатации. На самом деле недостатков у таких сетей очень много и только перечислению их можно посвятить целую статью)
Что вы имеете в виду под «непонятно, как масштабируется этот алгоритм на больших объемах данных»? Чисто технически, ничто не мешает подавать на вход сети и большое количество разнотипных данных, сеть создана для решения таких задач. Но все упирается в качество реализации алгоритма и железо имеющееся в наличии. Т.к. при большом количестве кластеров, растет и размер самой сети, что сказывается на производительности.
А вообще для дата-майнинга этот алгоритм должен хорошо подходить, т.к. он отображает многомерные структуры в граф, который хорошо подходит для визуализации. А наглядное представление структуры данных — то пожалуй самая большая головная боль при майнинге)
Что вы имеете в виду под «непонятно, как масштабируется этот алгоритм на больших объемах данных»? Чисто технически, ничто не мешает подавать на вход сети и большое количество разнотипных данных, сеть создана для решения таких задач. Но все упирается в качество реализации алгоритма и железо имеющееся в наличии. Т.к. при большом количестве кластеров, растет и размер самой сети, что сказывается на производительности.
А вообще для дата-майнинга этот алгоритм должен хорошо подходить, т.к. он отображает многомерные структуры в граф, который хорошо подходит для визуализации. А наглядное представление структуры данных — то пожалуй самая большая головная боль при майнинге)
меньше межкалссового.
Гениально :)
За статью огромное спасибо. Очень интересно было почитать!
Sign up to leave a comment.
Алгоритм Self-Organizing Incremental Neural Network (SOINN)