nouveaux resultats theoriques concernant les cartes topologiques 1

Bulletin d’information des Laboratoires Centraux de Thomson CSF, décembre 1992algorithmes classiques (k-means et LBG), mais aboutissent à un meilleur étatnal. De plus, la conservation de la topologie est une propriété tout à faitremarquable, qui peut être mise à prot avec succès dans diverses applications(Burel 1991 Hemani 1990 Martinelli 1990 Kohonen 1984).REFERENCESBurel, G. (1991)“Réseaux de Neurones en Traitement d’Images :des modèles théoriques aux applications industrielles”Thèse de doctorat, Université de Brest, 6 décembre 1991Burel, G., & Pottier, I. (1991)“Vector Quantization of Images using Kohonen algorithm : Theory and Implementation”Revue Technique Thomson CSF, vol 23, n o 1, mars 1991Gray, R.M. (1984)“Vector Quantization”IEEE ASSP Magazine, April 1984Hemani90, A., & Postula, A., (1990)“Cell placement by self-organization”Neural Networks, vol 3, n o 4, 1990Kohonen, T., (1984)“Self-Organization and Associative Memory”Springer-Verlag, 1984Linde, Y., Buzo, A., & Gray, R.M., (1980)“An algorithmm for Vector Quantizer design”IEEE Trans. on Communications, vol 28, n 1, January 1980Mac Queen, J., (1967)“Some methods for classication and analysis of multivariate observations”Proc. of the fth Berkeley Symposium on Math., Stat. and Prob.Vol 1, pp 281-296, 1967Martinelli, G., Ricotti, L.P., & Ragazzani, S., (1990)“Nonstationary lattice quantization by self-organizing neural network”Neural Networks, vol 3, n o 4, 199021