Сеть Кохонена

Сеть с самоорганизацией на основе конкуренции

Модификация весов по правилу Кохонена.

Адаптируются только

Меры расстояния между векторами

евклидова мера:

Манхэттен:

мера относительно нормы L∞:

Нормализация векторов
Способы нормализации:
1.
2. Увеличение размерности пространства на одну координату, чтобы:

Необходимость

Общий смысл обучения

Инициализация весов

1. Инициализация случайным образом (с нормализацией).
2. Метод выпуклой комбинации:
3. Добавление

Проблема мертвых нейронов

1. Начальная адаптация всех весов.
2. Учет активности нейрона («чувство

Алгоритмы обучения

1. WTA с учетом активности нейронов (CWTA):
2. WTM (Winner takes

Сравнение алгоритмов обучения

1. CWTA.
2. WTM - нейронный газ.
3. Классический алгоритм Кохонена.

Применение сети Кохонена

1. Компрессия данных.
Кадр разбивается на части (входные вектора).

Визуализация многомерной информации

Двумерная топографическая карта набора трехмерных данных.
Каждая точка в

Визуализация деятельности российских банков

Исходные данные.
1800 банков.
Каждый банк описывается

Метод решения: карта Кохонена

Входной слой: 30 нейронов.
Выходной слой: плоскость 20х20 нейронов.

Ячейки,

Анализ карт Кохонена