![](/images/graphics-bg.png)
Visualizing Clusters in Artificial Neural Networks Using Morse Theory
المؤلف
المصدر
Advances in Artificial Neural Systems
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-06-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper develops a process whereby a high-dimensional clustering problem is solved using a neural network and a low-dimensional cluster diagram of the results is produced using the Mapper method from topological data analysis.
The low-dimensional cluster diagram makes the neural network's solution to the high-dimensional clustering problem easy to visualize, interpret, and understand.
As a case study, a clustering problem from a diabetes study is solved using a neural network.
The clusters in this neural network are visualized using the Mapper method during several stages of the iterative process used to construct the neural network.
The neural network and Mapper clustering diagram results for the diabetes study are validated by comparison to principal component analysis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pearson, Paul T.. 2013. Visualizing Clusters in Artificial Neural Networks Using Morse Theory. Advances in Artificial Neural Systems،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-475486
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pearson, Paul T.. Visualizing Clusters in Artificial Neural Networks Using Morse Theory. Advances in Artificial Neural Systems No. 2013 (2013), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-475486
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pearson, Paul T.. Visualizing Clusters in Artificial Neural Networks Using Morse Theory. Advances in Artificial Neural Systems. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-475486
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-475486
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)