A new dynamic tree structured netwo

A new dynamic tree structured network - the Stochastic Competitive
Evolutionary Neural Tree (SCENT) is introduced. The network is able to provide a
hierarchical classification of unlabelled data sets. The main advantage that SCENT
offers over other hierarchical competitive networks is its ability to self-determine the
number and structure of the competitive nodes in the network without the need for
externally set parameters. The network produces stable classificatory structures by
halting its growth using locally calculated, stochastically controlled, heuristics. The
performance of the network is analysed by comparing its results with that of a good
non-hierarchical clusterer, and with three other hierarchical clusterers and its non
stochastic predecessor. SCENT’s classificatory capabilities are demonstrated by its
ability to produce a representative hierarchical structure to classify a broad range of data
sets.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ต้นไม้ใหม่ที่ปรับเปลี่ยนโครงสร้างเครือข่าย - Stochastic
แข่งขันต้นไม้ประสาทวิวัฒนาการ(กลิ่น) เป็นที่รู้จัก
เครือข่ายสามารถที่จะจัดให้มีการจัดหมวดหมู่ตามลำดับชั้นของชุดข้อมูลป้ายกำกับ ประโยชน์หลักที่กลิ่นมีมากกว่าเครือข่ายการแข่งขันอื่น ๆ ตามลำดับชั้นคือความสามารถในตัวเองกำหนดจำนวนและโครงสร้างของการแข่งขันโหนดในเครือข่ายโดยไม่ต้องใช้พารามิเตอร์ตั้งภายนอก เครือข่ายการผลิตโครงสร้าง classificatory มั่นคงโดยการหยุดการเจริญเติบโตของมันโดยใช้คำนวณในพื้นที่ควบคุมstochastically, การวิเคราะห์พฤติกรรม ผลการดำเนินงานของเครือข่ายที่มีการวิเคราะห์โดยการเปรียบเทียบผลการดำเนินงานกับที่ของดีclusterer ที่ไม่ใช่แบบลำดับชั้นและสาม clusterers ลำดับชั้นอื่น ๆ และมันไม่ใช่บรรพบุรุษสุ่ม ความสามารถในการ classificatory กลิ่นจะแสดงให้เห็นโดยที่ความสามารถในการผลิตโครงสร้างลำดับชั้นเป็นตัวแทนในการจำแนกความหลากหลายของข้อมูลชุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ต้นไม้แบบไดนามิกใหม่โครงสร้างเครือข่าย -
แข่งขัน Stochastic วิวัฒนาการประสาทต้นไม้ ( กลิ่น ) เป็นที่รู้จัก เครือข่ายสามารถให้
การจำแนกลำดับชั้นของชุดข้อมูล unlabelled . ประโยชน์หลักที่ให้บริการผ่านเครือข่ายการแข่งขันอื่น ๆ กลิ่น
ลำดับชั้นคือความสามารถในตนเองหา
จำนวนและโครงสร้างของโหนดที่แข่งขันในเครือข่ายโดยไม่ต้อง
ภายนอกตั้งค่าพารามิเตอร์ เครือข่ายสร้างโครงสร้างที่จัดแบ่งประเภทมั่นคงโดย
หยุดการเจริญเติบโตของใช้ภายในการคํานวณ stochastically ควบคุม การวิเคราะห์พฤติกรรม .
ประสิทธิภาพของเครือข่ายจะวิเคราะห์โดยการเปรียบเทียบผลของมันกับของดี
clusterer ไม่สมบูรณ์ ,และสาม clusterers ลำดับชั้น อื่น ๆและไม่
Stochastic บรรพบุรุษ . กลิ่นที่จัดแบ่งประเภทความสามารถแสดงโดย
ความสามารถในการผลิตตัวแทนโครงสร้างลำดับชั้นแบ่งช่วงกว้างของชุดข้อมูล