Sieć Kohonena

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii
Skocz do: nawigacja, szukaj
Ilustracja przedstawiająca trening sieci Kohonena. Niebieska plama jest rozkładem przykładów zestawu uczącego sieć, biała kropka obrazuje aktualnie wylosowany przypadek z tej dystrybucji. W pierwszej fazie (od lewej) sieć SOM jest losowo umieszczona w przestrzeni danych. Węzeł najbliższy wylosowanemu przypadkowi (podświetlony na żółto) jest przesuwany w jego kierunku. Jego sąsiedzi także w mniejszym stopniu zmieniają swoje pozycje (ma to na celu zachowanie równomiernego rozkładu siatki). Po wielu krokach siatka ma tendencję do odwzorowania analizowanych przykładów (po prawej).

Sieć Kohonena – (od nazwiska fińskiego uczonego Teuvo Kohonena) zwana także jako Samo Organizująca się Mapa (SOM) jest siecią neuronową uczoną w trybie bez nauczyciela w celu wytworzenia niskowymiarowej (przeważnie dwuwymiarowej) zdyskretyzowanej reprezentacji przestrzeni wejściowej. Sieć Kohonena wyróżnia się tym od innych sieci, że zachowuje odwzorowanie sąsiedztwa przestrzeni wejściowej. Wynikiem działania sieci jest klasyfikacja przestrzeni w sposób grupujący zarówno przypadki ze zbioru uczącego, jak i wszystkie inne wprowadzana po proсesie uczenia.

Zobacz też[edytuj | edytuj kod]