A statistical comparison between an unsupervised neural network and a partially connected neural network in the detection of breast cancer

Smaranda Belciug

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A statistical comparison between an unsupervised neural network and a partially connected neural network in the detection of breast cancer

机译：无监督神经网络和部分连接神经网络在乳腺癌检测中的统计比较

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This paper deals with the comparison of the two neural network methods of learning: supervised (partially connected neural network) and unsupervised (self organizing featuremaps (SOFM), in order to assess their performances on a labeled breast cancer database. A statistical comparison has been made to reveal the dierences between the two methods regarding diagnosis accuracy and computational time.

机译：本文比较了两种神经网络学习方法的比较：有监督的（部分连接的神经网络）和无监督的（自组织特征图（SOFM）），以评估其在标记的乳腺癌数据库上的性能，并进行了统计比较。揭示了这两种方法在诊断准确性和计算时间方面的差异。

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《Universitatea din Craiova. Analele. Seria: Matematica, Informatica 》 |2010年第3期| 共页
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Smaranda Belciug;
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