Середовище моделювання нейронних мереж для розв'язання задачі кластеризації
У роботі обґрунтовано обрання існуючих програмних реалізацій карт самоорганізації SOM (self-organizing map) та відповідних їм багатошарових перцепронів MLP (multilayer perceptron) для розв'язання саме задачі класифікації. Всі обрані програмні реалізації є вільнодоступними та розповсюджуються з...
Saved in:
| Published in: | Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки |
|---|---|
| Date: | 2020 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2020
|
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181472 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Середовище моделювання нейронних мереж для розв'язання задачі кластеризації / Ю.В. Москаленко // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2019. — Вип. 20. — С. 79-87. — Бібліогр.: 12 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862583869122805760 |
|---|---|
| author | Москаленко, Ю.В. |
| author_facet | Москаленко, Ю.В. |
| citation_txt | Середовище моделювання нейронних мереж для розв'язання задачі кластеризації / Ю.В. Москаленко // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2019. — Вип. 20. — С. 79-87. — Бібліогр.: 12 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки |
| description | У роботі обґрунтовано обрання існуючих програмних реалізацій карт самоорганізації SOM (self-organizing map) та відповідних їм багатошарових перцепронів MLP (multilayer perceptron) для розв'язання саме задачі класифікації. Всі обрані програмні реалізації є вільнодоступними та розповсюджуються з відкритою ліцензією. Визначено параметри SOM та MLP, на які може впливати експериментатор. Обрано критерії порівняння реалізацій SOM. Наведено архітектуру середовища моделювання і представлено функціонал його компонентів.
This paper include such existing software implementations of SOM (self-organization map) and their respective MLP (multilayer perceptron) to solve precisely the classification problem. All selected software implementations are freely available and spread under free license. SOM and MLP parameters have been defined that may be influenced by the researcher. Criteria for comparing SOM implementations have been selected. This paper presents the architecture of the modeling environment and functionality of its components.
|
| first_indexed | 2025-11-27T00:50:46Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-181472 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 2308-5916 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-11-27T00:50:46Z |
| publishDate | 2020 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Москаленко, Ю.В. 2021-11-17T18:45:41Z 2021-11-17T18:45:41Z 2020 Середовище моделювання нейронних мереж для розв'язання задачі кластеризації / Ю.В. Москаленко // Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки: зб. наук. пр. — Кам’янець-Подільський: Кам'янець-Подільськ. нац. ун-т, 2019. — Вип. 20. — С. 79-87. — Бібліогр.: 12 назв. — укр. 2308-5916 DOI: https://doi.org/10.32626/2308-5916.2019-20.79-87 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181472 004.032.26:004.832 У роботі обґрунтовано обрання існуючих програмних реалізацій карт самоорганізації SOM (self-organizing map) та відповідних їм багатошарових перцепронів MLP (multilayer perceptron) для розв'язання саме задачі класифікації. Всі обрані програмні реалізації є вільнодоступними та розповсюджуються з відкритою ліцензією. Визначено параметри SOM та MLP, на які може впливати експериментатор. Обрано критерії порівняння реалізацій SOM. Наведено архітектуру середовища моделювання і представлено функціонал його компонентів. This paper include such existing software implementations of SOM (self-organization map) and their respective MLP (multilayer perceptron) to solve precisely the classification problem. All selected software implementations are freely available and spread under free license. SOM and MLP parameters have been defined that may be influenced by the researcher. Criteria for comparing SOM implementations have been selected. This paper presents the architecture of the modeling environment and functionality of its components. uk Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки Середовище моделювання нейронних мереж для розв'язання задачі кластеризації Аn Artificial Neural Networks Modeling Environment for Solving a Clustering Task Article published earlier |
| spellingShingle | Середовище моделювання нейронних мереж для розв'язання задачі кластеризації Москаленко, Ю.В. |
| title | Середовище моделювання нейронних мереж для розв'язання задачі кластеризації |
| title_alt | Аn Artificial Neural Networks Modeling Environment for Solving a Clustering Task |
| title_full | Середовище моделювання нейронних мереж для розв'язання задачі кластеризації |
| title_fullStr | Середовище моделювання нейронних мереж для розв'язання задачі кластеризації |
| title_full_unstemmed | Середовище моделювання нейронних мереж для розв'язання задачі кластеризації |
| title_short | Середовище моделювання нейронних мереж для розв'язання задачі кластеризації |
| title_sort | середовище моделювання нейронних мереж для розв'язання задачі кластеризації |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181472 |
| work_keys_str_mv | AT moskalenkoûv seredoviŝemodelûvannâneironnihmereždlârozvâzannâzadačíklasterizacíí AT moskalenkoûv anartificialneuralnetworksmodelingenvironmentforsolvingaclusteringtask |