{"product_id":"algoritmo-di-rete-neurale-per-lda-gsvd-von-rolysent-paredes","title":"Algoritmo di rete neurale per LDA\/GSVD","description":"\u003cp\u003eLa capacità della classica Analisi Discriminante Lineare basata sulla Decomposizione del Valore Singolare Generalizzato (LDA\/GSVD) si deteriora quando si ha a che fare con insiemi di dati non etichettati perché LDA richiede input e target predefiniti. Inoltre, l'algoritmo LDA\/GSVD soffre di un alto costo di calcolo a causa dei suoi complessi calcoli matematici e delle iterazioni. Per affrontare questi problemi, questo studio introduce la Self-Organizing Map (SOM) come un nuovo metodo per etichettare i set di dati, e lo sviluppo di un algoritmo basato su reti neurali artificiali per superare il costo computazionale di LDA\/GSVD. I risultati mostrano che l'uso di SOM e ANN sono efficaci nel risolvere i problemi dell'algoritmo tradizionale LDA\/GSVD.\u003c\/p\u003e\u003cdiv class=\"aw-variant-hidden-subtitle-div\" id=\"aw-variant-subtitle-9786204548609\"\u003e\u003ch3\u003e\u003c\/h3\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Autorenwelt Shop","offers":[{"title":"Softcover - 9786204548609","offer_id":39938984345693,"sku":"9786204548609","price":39.9,"currency_code":"EUR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0940\/0622\/files\/93cac5af-b8cf-46e6-9e95-1f596091605f.png?v=1758176313","url":"https:\/\/shop.autorenwelt.de\/products\/algoritmo-di-rete-neurale-per-lda-gsvd-von-rolysent-paredes","provider":"Autorenwelt Shop","version":"1.0","type":"link"}