Нейрокомпьютерные системы



              

Алгоритм Кохонена - часть 2


В определенные моменты в ходе обучения строятся изображения карты путем использования соответствия, показанного на рис. 1. Элементы соединяются линиями, чтобы показать их относительное размещение. Сначала карта выглядит сильно "измятой", но постепенно в ходе обучения она разворачивается и расправляется. Конечным результатом обучения является карта, покрывающая все входное пространство и являющаяся достаточно регулярной (т.е. элементы оказываются распределенными почти равномерно). Для примера была рассмотрена карта с топологией квадрата из 49 элементов, и для 250 точек данных, взятых из единичного квадрата, было проведено ее обучение, которое начиналось со случайного набора весовых значений, задающих размещение кластерных элементов в центре входного пространства, как показано на рис. 1. На рис. 2 и 3 иллюстрируется процесс разворачивания карты с течением времени. Как и для других типов сетей, в данном случае результат обучения зависит от учебных данных и выбора параметров обучения.

Весовые векторы инициализируются случайными значениями из диапазона 0.4-0.6

Рис. 1.  Весовые векторы инициализируются случайными значениями из диапазона 0.4-0.6




Содержание  Назад  Вперед