4 Repos
Frameworks and tools for spatial machine learning and data analysis.
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Dieses Projekt ist ein neuronales Netzwerk zur Routenoptimierung und ein Tool für unüberwachtes Lernen, das darauf ausgelegt ist, das Problem des Handlungsreisenden (Traveling Salesman Problem) zu lösen. Es fungiert als Self-Organizing-Map-Solver, der nahezu optimale Pfade durch eine Menge von Koordinaten berechnet, um die kürzestmögliche Tour zu bestimmen. Das System nutzt eine Kohonen-Map-Implementierung, um hochdimensionale Daten in eine niedrigdimensionale Repräsentation zu organisieren. Es verwendet kompetitives Lernen und Topologieerhaltung, um Lösungen für kombinatorische Optimierungsprobleme zu approximieren. Der Solver deckt Analysen zur Routenoptimierung und heuristische Pfadfindungs-Workflows ab. Er enthält Funktionen zum Importieren von Problemdaten, um die Koordinaten und Distanzen zu definieren, die für das Finden approximativer optimaler Pfade erforderlich sind.
Solves the Traveling Salesman Problem using Self-Organizing Maps.
Transform geospatial relations into graphs for Graph Neural Networks and network analysis
Converts geospatial datasets into graphs for GeoAI.
Spatial Representations for Artificial Intelligence - a Python library toolkit for geospatial machine learning focused on creating embeddings for downstream tasks
Provides tools for geospatial machine learning and wrangling.
A toolbox for processing earth observation data with Python.
Provides an Earth observation framework for machine learning.