算法：自组织映射是基于拓扑表示法的数据降维技术。 链接：https://github.com/alexarnimueller/som
设定输出层神经元的数量 输出层神经元的数量与训练集样本的类别数相关。不清楚类别数，尽可能多设置节点数。分类过细可适当减少输出节点，减少从未更新权值的死节点。...设计输出层节点的排列 输出层节点的排列依赖于实际的需要。排列方式尽可能直观地反映出实际问题的物理意义。...初始化权值 可以随机初始化，尽量保证权值的初始位置和输入样本的大概分布区域重合，避免出现大量的死节点。一种简单的方法是，从训练集中随机抽取m个输入样本作为初始权值。...设计拓扑领域 拓扑领域的设计原则是使领域不断缩小，这样输出平面上相邻的神经元对应的权向量之间既有区别，又有相似性。保证获胜节点对某一类模式产生最大的响应时，其领域节点也能产生较大响应。...设计学习率 学习率应该是一个递减的函数，在训练开始，学习率可以是较大的值，之后以较快的速度下降，这样有利于很快的拟合大概的输入向量的结构。
文章目录 百度百科版本 自组织神经网络SOM是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。自组织映射网络理论最早是由芬兰赫尔辛基理工大学Kohen于1981年提出的。...此后，伴随着神经网络在20世纪80年代中后期的迅速发展，自组织映射理论及其应用也有了长足的进步。...查看详情 维基百科版本 自组织映射（SOM）或自组织特征映射（SOFM）是一种类型的人工神经网络（ANN），其使用已训练的无监督学习以产生低维（通常为二维），离散的表示训练样本的输入空间，称为地图，因此是一种减少维数的方法...自组织映射与其他人工神经网络不同，因为它们应用竞争学习而不是纠错学习（例如具有梯度下降的反向传播）），从某种意义上说，他们使用邻域函数来保留输入空间的拓扑属性。...Kohonen网是一种计算上方便的抽象，建立在20世纪70年代神经系统的生物模型上和形态发生模型可追溯到20世纪50年代的阿兰图灵。 查看详情
p=18726 _自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data\[, c(3,4,5,8)\] ＃将带有训练数据的数据框更改为矩阵...plot(som_model, type =d) ``` 自组织图的聚类和分割 可以在SOM节点上执行聚类，以发现具有相似度量的样本组。...结论 自组织映射（SOM）是数据科学中的一个强大工具。优势包括： 发现客户细分资料的直观方法。 相对简单的算法，易于向非数据科学家解释结果 可以将新的数据点映射到经过训练的模型以进行预测。...---- 本文摘选《R语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分》
p=18726 自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] ＃...权重向量的默认可视化是一个“扇形图”，其中为每个节点显示了权重向量中每个变量的大小的各个扇形表示。 # 权重矢量视图 热图 热图是也许是自组织图中最重要的可能的可视化。...$unit.classi FUN=mean) # 热图创建 自组织图的聚类和分割 可以在SOM节点上执行聚类，以发现具有相似度量的样本组。...结论 自组织映射（SOM）是数据科学中的一个强大工具。优势包括： 发现客户细分资料的直观方法。 相对简单的算法，易于向非数据科学家解释结果 可以将新的数据点映射到经过训练的模型以进行预测。
来源：知乎—孙佳伟 地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/73534694 01 SOM介绍 自组织映射(Self-organizing map, SOM)通过学习输入空间中的数据...且使用近邻关系函数(neighborhood function)来维持输入空间的拓扑结构。 维持输入空间的拓扑结构：意味着 二维映射包含了数据点之间的相对距离。...输入空间中相邻的样本会被映射到相邻的输出神经元。...遍历竞争层中每一个节点：计算Xi与节点之间的相似度(通常使用欧式距离) 2....因此，U-matrix可以看作输入空间中数据点概率密度在二维平面上的映射 彩色 黑白 通常使用Heatmap来可视化U-matrix，且用颜色编码(数值越大，颜色越深) 在图上，浅色区域可以理解为
高斯混合模型计算 初始随机设置各参数的值，然后重复迭代下面的步骤，直至收敛 根据当前的参数，计算每个点由某各分模型生成的概率 使用步骤2计算出来的概率，来改进每个模型的均值，方差和权重 我们一开始不用知道...自组织映射神经网络 自组织映射神经网络（Self-Organizing Map,SOM）是无监督学习方法中一类重要方法，可以用作聚类，高维可视化，数据压缩，特征提取等等。亦称Kohonen网络。...自组织映射神经网络本质是两层神经网络，包含输入层和输出层。输入层模接受外界信息输入，输出层神经元个数通常是聚类的个数，代表每一个需要聚成的类。...自组织映射神经网络的输出节点是有拓扑关系的，这个拓扑关系依据需求确定。 假设输入空间是D维，输入模式为 ? ，输入单元i和神经元j之间在计算层的连接权重为 ? ，其中N是神经元的总数。...自组织映射神经网络的自组织学习过程可以归纳为以下几个子过程。 初始化，所有连接权重都用小的随机值进行初始化。
p=18726 最近我们被客户要求撰写关于自组织映射神经网络（SOM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。...自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。...通常使用灰度查看，邻居距离低的区域表示相似的节点组。距离较大的区域表示节点相异得多。U矩阵可用于识别SOM映射内的类别。...结论 自组织映射（SOM）是数据科学中的一个强大工具。优势包括： 发现客户细分资料的直观方法。 相对简单的算法，易于向非数据科学家解释结果 可以将新的数据点映射到经过训练的模型以进行预测。...---- 本文摘选 《 R语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分 》 。 ----
p=19077 导入 自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。...通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”： 定义了网格的大小。 网格中的每个单元都在数据空间中分配了一个初始化向量。...Kohonen映射类型 下面的示例将使用2015/16 NBA赛季的球员统计数据。我们将查看每36分钟更新一次的球员统计信息。...绘图点 您可以使用“映射”类型的SOM将球员绘制为网格上的点。我们与常规SOM进行可视化比较。 ? 每个地图单元格的代表性矢量显示在右侧。左侧是根据其状态与这些代表向量的接近程度绘制的球员图表。...有监督SOM 有监督的SOM使我们可以进行分类。到目前为止，我们仅将三维数据映射到二维。
我们的实验硬件环境配置为：GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位 中文版。...为了研究电力系统负荷在历史的系统负荷、经济状况、 气象条件和社会事件等因素的影响，并对未来一段时间的系统负荷做出预测，我们对电力负荷的各种数据进行了处理。该任务属于时间序列领域，。...腾讯云的GPU产品计算型GN7，使用在gpu上的效果不错，代码运行速率高，基本上各项功能都非常好，所以我觉得非常适合来做这项工作。...我们的论文主要是数据挖掘竞赛的论文，主要是出该地区电网未来3个月日负荷的最大值、最小值及相应达到的时间，客观分析知，该题需要结合日期特征与气象特征，我们决定根据日期特征建立两个模型。...总之，gpu效能很不错。
，即主键，所有为了方便用id列，因为id是数据库系统维护可以保证唯一，所以就把这列作为主键，简单的说为了方便；如果找不到合适的列，除了使用id列以为作为主键，也可以使用联合主键，即多列的值作为一个主键，...从而确保了记录的唯一性，即为联合主键； Hibernate的映射很重要哦，如果是一般的映射，很容易掌握和使用，但是如果是集合映射呢，这里简单使用一下集合映射； 1：第一步，作为使用别人框架的中国人...，就可以开始进行测试了，这里使用junit进行测试哦~~~ 这里需要注意的是最后一个测试获取数据的时候， 只有当使用集合数据的时候，才向数据库发送执行sql的语句(又叫做懒加载) 当查询用户...集合的数据，(因为存在正确映射) 116 //当使用集合数据的时候，才向数据库发送执行sql的语句(又叫做懒加载) 117 System.out.println(user.getAddressList...，这里使用自动创建表的： ?
https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651403 ——————————————————————————— SOM自组织映射神经网络模型...一、SOM模型定义与优劣 自组织映射 ( Self Organization Map, SOM )神经网络是较为广泛应用于聚类的神经网络，它是由 Kohonen提出的一种无监督学习的神经元网络模型。...SOM模型的特征映射是一种有序的映射，因此它适合于进行特征提取和特征变换。...答：SOM，自组织映射网络是可以进行训练的，可以先用数据训练模型，然后验证其他数据。...blog.csdn.net/u013524655/article/details/40893191 ———————————————————————————————————————— 可参考以下文献： 1、自组织映射神经网络
手动装置放置 如果您希望特定的操作在您选择的设备上运行，而不是自动选择with tf.device 的设备，则可以使用创建设备上下文，使该上下文中的所有操作具有相同的设备分配。...允许GPU内存增长 默认情况下，TensorFlow将几乎所有GPU的GPU内存映射 CUDA_VISIBLE_DEVICES到该进程的可见内容。...这样做可以通过减少内存碎片来更有效地使用设备上相对宝贵的GPU 内存资源。 在某些情况下，该过程仅需要分配可用存储器的一个子集，或只是根据该过程需要增加内存使用量。...如果要真正限制TensorFlow进程可用的GPU内存量，这是非常有用的。 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...print(sess.run(c)) 使用多个GPU 如果您想在多个GPU上运行TensorFlow，您可以以多塔方式构建您的模型，其中每个塔分配给不同的GPU。
使用的课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1z5411c7C1?...spm_id_from=333.999.0.0 因为前面李沐的课程安装的时候，使用的是cpu版本的pytorch，所以即使你的电脑有独立GPU的时候，也并不能调用GPU进行计算。...查询你的GPU版本以及python相关包的版本 查询GPU型号和CUDA版本 zilangch/CSDN：conda换源+查看cuda版本+anaconda一步安装torch和cuda 为GPU安装合理的驱动...GPU驱动的版本号有要求，具体见官网文档。...你也还是可以继续参考这个链接：Win10+NVIDIA GeForce MX150: CUDA9+cuDnn+TensorFlow-GPU的安装教程 安装GPU版本的pytorch和torchvision
只能使用支持 cuda 的 nvidia 显卡，其他不行 docker run https://docs.docker.com/config/containers/resource_constraints.../#gpu --gpus all docker run -it --rm --gpus all nvidia/cuda:12.3.1-base-ubuntu20.04 nvidia-smi docker...compose https://docs.docker.com/compose/gpu-support/ services: test: image: nvidia/cuda:12.3.1...devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: [gpu
查看机器 GPU 的信息： nvidia-smi 持续更新查看： nvidia-smi -l 其他方式如下： import os # 使用GPU0 和 GPU1 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES...'] = '0, 1' # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement...=True) # 限制一个进程使用 60% 的显存 gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6 # 运行时需要多少再给多少...gpuConfig.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=gpuConfig) as sess: pass
对 GPU 成本的关注，对 GPU 资源的整体把控，对 GPU 不同后端的精准使用，都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。...Elastic GPU CRD 我们定义了三种全新的 Kubernetes CRD，用于代表 GPU 资源的不同抽象： ElasticGPU：ElasticGPU 是集群中一个实际可使用的 GPU 资源...EGPUClass：EGPUClass 提供了生产和挂载 ElasticGPU 的方式，可以使用 qGPU 虚拟化、vCUDA、或是 GPU 远端池化的技术。...下一步发展 随着 AI 业务的大规模落地，越来越多的用户在 Kubernetes 中使用 GPU 进行 AI 计算。...我们希望依赖 Elastic GPU 框架，最终可以为客户提供 Kubernetes 开箱即用使用 GPU 资源的能力。
p=19077 自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式 。...导入 通过以下方式使用给定的数据（或数据样本）对SOM进行“训练”： 定义了网格的大小。 网格中的每个单元都在数据空间中分配了一个初始化向量。...相关视频 ** 拓端 ，赞27 Kohonen映射类型 下面的示例将使用2015/16 NBA赛季的球员统计数据。我们将查看每36分钟更新一次的球员统计信息。...# 色带 colors <- function(n, alpha = 1) { rev(heat.colors(n, alpha)) } 绘图点 您可以使用“映射”类型的SOM将球员绘制为网格上的点...(NBA.SOM4$codes$Y, 1, max) 本文选自《R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析》。
对于单机多卡的 GPU 服务器，在做容器的 GPU 分配的时候，可以选择通过环境变量 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES来指定 GPU 的索引或者 UUID。...因为在容器中看到的 GPU 索引都是从0开始的，如果想找到对应母机上的 GPU 卡，通过 UUID 又不太好确定。 ?
这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的： 方法一： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...这里的数字代表第几块显卡 查看有几块显卡及显卡的使用情况可以用命令 nvidia-smi 但是，我试了一下，不太ok。...方法二： 卸载cpu版本的tensorflow，重新安装gpu版本的 好不容易装上的，如果可以用其他的方法，那么我还是想试一下的。...方法三： 正在探讨中，找到了再补充在这个博客中 还有一个很有意思的是，你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu： 我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
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