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AC-ViSOM: Hybridising the Modified Adaptive Coordinate (AC) and ViSOM for Data Visualization

机译：AC-ismoM：杂交修改的自适应坐标（AC）和数据可视化顾虑

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ViSOM's (Visualization induced SOM) final map can be seen as a smooth net embedded in the input space, where the distances among neurons are controlled by a regularization control parameter which is usually heuristically chosen on a trial and error basis. Empirical studies shown that ViSOM suffers from dead neuron problem, since a big number of neurons fall outside of the data region due to the regularization effect, even though the regularization control parameter is properly chosen. In this paper, a modified Adaptive Coordinate (AC) approach that is able to preserve data structure is hybridised with ViSOM is proposed. Experimental studies on benchmark datasets shown that the proposed method was able to eliminate the selection of regularization control parameter and minimizing the dead neuron for better data representation.
机译：顾客（可视化诱导的SOM）最终地图可以被视为嵌入在输入空间中的光滑网，其中神经元之间的距离由正则化控制参数控制，该参数通常是在试验和误差的基础上启发式选择。实证研究表明，顾客遭受死亡神经元问题，因为由于正规化效果，大量神经元落在数据区域之外，即使正确选择正则化控制参数。在本文中，提出了一种能够保持数据结构的修改的自适应坐标（AC）方法与顾客杂交。基准数据集的实验研究表明，所提出的方法能够消除正规化控制参数的选择，并最小化死神经元以获得更好的数据表示。

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