A New Game Theory Based Approach for Self-Organizing Map Networks
- سال انتشار: 1395
- محل انتشار: اولین کنفرانس بین المللی دستاوردهای نوین پژوهشی در مهندسی برق و کامپیوتر
- کد COI اختصاصی: CBCONF01_1007
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 738
نویسندگان
Decision Science & Knowledge Engineering University of Economics Sciences Tehran, Iran
Department of Electrical Engineering Amirkabir University of Technology Tehran, Iran
Department of Electrical Engineering Amirkabir University of Technology Tehran, Iran
چکیده
Self-organizing map (SOM) is a well-known type of artificial neural networks (ANN), which is commonly used for vector quantization (VQ) and cluster analysis as well. Since the introduction of SOM, this method has been successfully applied to solve problems in various fields and many improvements and extensions are proposed. SOM uses a number of neurons to estimates the distribution of some input patterns in an n-dimensional space. Possible existence of dead neurons is a major problem of the SOM algorithm. Weight vectors of dead neurons are far from the input patterns, so they have no chance to compete with other neurons and contribute in the learning phase. Inappropriate initializations of neurons’ weights and non-convex shape of input distribution are the main causes of dead neurons. In this paper, the basic concepts of game theory are used and a new game theory based SOM algorithm is proposed in order to improve the map quality and solve the dead neuron problem. Each neuron is considered as a player with a set of strategies. During the learning phase, players compete with each other to obtain more input patterns. The proposed algorithm is then applied to some benchmark data distributions. The simulation results easily approve the effectiveness of proposed approach.کلیدواژه ها
Self-organizing Map (SOM), Neural Gas (NG), Game Theory, Dead Neuronsمقالات مرتبط جدید
- سیستم تشخیص نفوذ در محیط رایانش ابری با استفاده از یادگیری ویژ گی
- کاهش هزینه تعمیراتی ماشین های سنگین از طریق بهبود الگوریتم درخت تصمیم با الگوریتم های انتخاب ویژگی Information Gain ،Correlation و SVM
- پردازش کوانتومی تصاویر پزشکی و تشخیص لبه آن با استفاده از الگوریتم QHED
- بررسی و مقایسه روشهای تشخیص اکانت های جعلی در شبکه های اجتماعی
- مکان یابی و مقدار بهینه منابع تولید پراکنده به منظورکاهش تلفات و بهبود انحراف ولتاژ شبکه نامتعادل توزیع
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.