Тривимірні нейроні мережі у завданнях кластеризації - О. Паладієв; О. Лісовиченко (Adaptivni Sistemi Avtomatičnogo Upravlinnâ, 2024)
У даній роботі досліджуються можливості та ефективність застосування тривимірних нейронних мереж у задачах кластеризації. Автори розробили архітектуру тривимірної нейронної мережі та оцінили її здатність до кластеризації за допомогою індексу Данна. Результати дослідження показують високу ефективність запропонованої моделі порівняно з традиційними методами кластеризації, такими як K-середніх та ієрархічна кластеризація. Особливу увагу приділено аналізу просторових даних, де тривимірні нейронні мережі демонструють значні переваги у виявленні складних структур та формуванні чітких кластерів. Також розглянуто вплив різних параметрів мережі, включаючи кількість шарів та нейронів, на якість кластеризації. Запропонована модель може знайти широке застосування в різних областях, таких як медична діагностика, обробка зображень та аналіз соціальних мереж, де важливо ефективно групувати великі обсяги просторових даних.