Algoritmo de Rede Neural para LDA/GSVD - Paredes, Rolysent
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A capacidade da clássica Análise Linear Discriminatória baseada na Decomposição Generalizada de Valores Singulares (LDA/GSVD) deteriora-se quando se lida com conjuntos de dados não rotulados porque a LDA requer entradas e alvos pré-definidos. Além disso, o algoritmo LDA/GSVD sofre de elevados custos de computação devido aos seus complexos cálculos matemáticos e iterações. Para resolver estes problemas, este estudo introduz o Mapa de Auto-Organização (SOM) como um novo método de etiquetagem de conjuntos de dados, e o desenvolvimento de um algoritmo baseado em Rede Neural Artificial para superar…mehr

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Produktbeschreibung
A capacidade da clássica Análise Linear Discriminatória baseada na Decomposição Generalizada de Valores Singulares (LDA/GSVD) deteriora-se quando se lida com conjuntos de dados não rotulados porque a LDA requer entradas e alvos pré-definidos. Além disso, o algoritmo LDA/GSVD sofre de elevados custos de computação devido aos seus complexos cálculos matemáticos e iterações. Para resolver estes problemas, este estudo introduz o Mapa de Auto-Organização (SOM) como um novo método de etiquetagem de conjuntos de dados, e o desenvolvimento de um algoritmo baseado em Rede Neural Artificial para superar o custo computacional do LDA/GSVD. Os resultados mostram que a utilização de SOM e ANN são eficazes na resolução dos problemas do algoritmo tradicional de LDA/GSVD.
Autorenporträt
Rolysent Paredes est membre de la faculté de l'université de Misamis à Ozamiz City, aux Philippines. Il est instructeur certifié par l'Académie Cisco. Il a plusieurs publications à son actif et a présenté des travaux de recherche sur l'exploration de données, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et les réseaux informatiques lors de diverses conférences internationales.