Карта самоорганизации Кохонена

модель Кохонена выполняет обобщение предъявляемой инф. В результате работы НС Кохонена получается образ, представляющий собой карту распределения векторов из обучающей выборки.

Данная сеть обучается без учителя на основе самоорганизации. По мере обучении вектора весов нейронов стремятся к центрам кластеров - групп векторов обучающей выборки. На этапе решения информационных задач сеть относит новый предъявленный образ к одному из сформированных кластеров, указывая тем самым категорию, к которой он принадлежит.

НС состоит из одного слоя нейронов. Число входов каждого нейрона равно размерности входного образа. Обучение начинается с задания случайных значений матрице связей . В дальнейшем происходит процесс самоорганизации, состоящий в модификации весов при пред'явлении на вход векторов обучающей выборки. Для каждого нейрона можно определить его расстояние до вектора входа:

Далее выбирается нейрон m=m*, для которого это расстояние min. На текущем шаге обучения t будут модифицироваться только веса нейронов из окрестности нейрона m*:

Первоначально в окрестности любого из нейронов находятся все нейроны сети, в последствии эта окрестность сужается. В конце этапа обучения подстраиваются только веса самог`о ближайшего нейрона. Темп обучения (t)<1 с течением времени также уменьшается. Образы обучающей выборки пред'являются последовательно, и каждый раз происходит подстройка весов.

Поиск по сайту: