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  適用於文件分群之增量增長式自我組織圖 
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講者:國立高雄大學資訊管理學系 楊新章 黃雨謙
日期:2017/10/25
性質:演講
類別:應用科學
語言:中文
長度:00:17:18
觀看:177
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摘要:
由於巨量資料時代的來臨,資訊量成指數方式成長,如何由巨量資料中獲取有用情報的需求也越來越高。其中一關鍵技術便是如何快速且正確的將文件進行組織,自我組織圖便常被用於進行文件分群。傳統的自我組織圖訓練方法僅能應用於靜態資料集,若有新的資料加入便必須重新訓練,致耗費大量計算成本,故...
由於巨量資料時代的來臨,資訊量成指數方式成長,如何由巨量資料中獲取有用情報的需求也越來越高。其中一關鍵技術便是如何快速且正確的將文件進行組織,自我組織圖便常被用於進行文件分群。傳統的自我組織圖訓練方法僅能應用於靜態資料集,若有新的資料加入便必須重新訓練,致耗費大量計算成本,故難以應用於現代之巨量即時文件分群之用。本文將提出一改善傳統自我組織圖之學習演算法,嘗試使用增量式學習法,在不需對整個資料集重新訓練的前題下,僅針對新進資料進行學習,改善傳統自我組織圖之缺陷。初步實驗結果顯示本演算法可達到不錯的效能。

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