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2007 | OriginalPaper | Buchkapitel

Improved SOM Learning Using Simulated Annealing

verfasst von : Antonino Fiannaca, Giuseppe Di Fatta, Salvatore Gaglio, Riccardo Rizzo, Alfonso M. Urso

Erschienen in: Artificial Neural Networks – ICANN 2007

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Self-Organizing Map (SOM) algorithm has been extensively used for analysis and classification problems. For this kind of problems, datasets become more and more large and it is necessary to speed up the SOM learning. In this paper we present an application of the Simulated Annealing (SA) procedure to the SOM learning algorithm. The goal of the algorithm is to obtain fast learning and better performance in terms of matching of input data and regularity of the obtained map. An advantage of the proposed technique is that it preserves the simplicity of the basic algorithm. Several tests, carried out on different large datasets, demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in comparison with the original SOM and with some of its modification introduced to speed-up the learning.

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Metadaten
Titel
Improved SOM Learning Using Simulated Annealing
verfasst von
Antonino Fiannaca
Giuseppe Di Fatta
Salvatore Gaglio
Riccardo Rizzo
Alfonso M. Urso
Copyright-Jahr
2007
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-74690-4_29