B. Self Organizing MapsSelf Organiz

B. Self Organizing Maps
Self Organizing Maps (SOM) [7] is an artificial neural
network which transforms a given n-dimensional pattern of
data into a 1- or 2-dimensional map or grid. This transformation process is done following a topological ordering,
where patterns of data (synaptic or vector weights) with similar
statistical features are gathered in regions close to each other in
the grid. This learning process can be classified as competitive-
based because neurons compete against each other to be placed
at the output layer of the neuron network, but only one wins,
as illustrated by Figure 3. It is also unsupervised because the
neuron network learns only with entry patterns, reorganizing

Kết quả (Việt) 1:

B. tự tổ chức Maps
tự tổ chức các bản đồ (SOM) [7] là một artificial thần kinh
mạng mà biến đổi một mô hình n-chiều nhất định của
dữ liệu vào một bản đồ 1 hoặc 2-chiều hoặc lưới. Quá trình chuyển đổi này được thực hiện sau một đặt hàng tô pô,
nơi các mẫu dữ liệu (synaptic hoặc vector trọng lượng) với tương tự như
thống kê các tính năng được tập hợp trong khu vực gần nhau trong
lưới điện. Quá trình học tập này có thể là classified như là cạnh tranh-
dựa vì tế bào thần kinh cạnh tranh lẫn nhau để được đặt
ở lớp đầu ra của mạng tế bào thần kinh, nhưng chỉ có một chiến thắng,
như minh họa bằng hình 3. Nó là cũng không có giám sát bởi vì các
neuron mạng học chỉ với các mục nhập mẫu, sắp xếp lại

Kết quả (Việt) 2:

B. Tự tổ chức Maps
tự tổ chức Maps (SOM) [7] là một thần kinh nhân tạo
mạng là biến đổi một cho mẫu n chiều của
dữ liệu vào một 1 - hoặc bản đồ 2 chiều hoặc lưới. Quá trình chuyển đổi này được thực hiện sau một đặt hàng topo,
nơi mô hình dữ liệu (khớp thần kinh hoặc vector trọng lượng) với tương tự như
tính năng thống kê được thu thập trong khu vực gần nhau trong
lưới điện. Quá trình học tập này có thể được phân loại như cạnh tranh-
dựa trên tế bào thần kinh bởi vì cạnh tranh với nhau để được đặt
tại lớp ra của mạng lưới tế bào thần kinh, nhưng chỉ có một trận thắng,
được minh họa bằng hình 3. Nó cũng không được giám sát bởi vì các
tế bào thần kinh mạng chỉ học với mô hình nhập cảnh, tổ chức lại