U-matrix

Ne doit pas être confondu avec Matrice unitaire.

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Une U-matrix (unified distance matrix en anglais) est un concept d'apprentissage automatique, pour certains réseaux de neurones artificiels. Plus précisément, c'est une représentation d'une carte auto-adaptative où les distances euclidiennes entre les poids associés aux neurones voisins sont représentées par une image en tons de gris.

Les U-Matrix sont utilisées pour visualiser des données exprimées dans un espace de grandes dimensions sur image 2D^[1].

Notes et références

↑ (en) Alfred Ultsch, H. Peter Siemon, Bernard Widrow (éditeur) et Bernard Angeniol (éditeur), Proceedings of the International Neural Network Conference (INNC-90), Paris, France, July 9–13, 1990, 1, Dordrecht, Netherlands, Kluwer, 1990 (ISBN 978-0-7923-0831-7 et 0-7923-0831-X, lire en ligne), « Kohonen's Self Organizing Feature Maps for Exploratory Data Analysis », p. 305–308

Liens externes

(en) Jaakko Hollmen, « U-matrix », sur Université Aalto, 1996

v · m

Apprentissage automatique et exploration de données

Problèmes

Apprentissage supervisé

Classement	Arbre de décision Boosting Forêts aléatoires k-NN U-matrix CRF HMM Modèle graphique
Régression	Régression linéaire Analyse discriminante linéaire Naive Bayes Régression logistique Machine à vecteurs de support ou SVM
Réseau de neurones artificiels (ANN)	Réseau récurrents (RNN) LSTM GRU Calcul par réservoir RBF Réseau bayésien à action directe (FFN) Apprentissage profond Perceptron Perceptron multicouche Réseau neuronal convolutif (CNN) TDNN Réseau de neurones à impulsions (SNN)

Apprentissage non supervisé

Clustering	Regroupement hiérarchique K-means Algorithme espérance-maximisation DBSCAN OPTICS
Réduction de dimensions	Analyse factorielle Analyse canonique des corrélations Analyse en composantes indépendantes ACP Sélection de caractéristique Extraction de caractéristique t-SNE
Réseau de neurones artificiels (ANN)	Réseau de Hopfield RBM Cartes de Kohonen