Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Алгоритм обучения Кохонена
Алгоритм Кохонена относится к наиболее старым алгоритмам обучения сетей с самоорганизацией на основе конкуренции, и в настоящее время существуют различные его версии. В классическом алгоритме Кохонена сеть инициализируется путем приписывания нейронам определенных позиций в пространстве и связывании их с соседями на постоянной основе. В момент выбора победителя уточняются не только его веса, но также веса и его соседей, находящихся в ближайшей окрестности. Таким образом, нейрон-победитель подвергается адаптации вместе со своими соседями. , (4) В этом выражении может обозначать как эвклидово расстояние между векторами весов нейрона-победителя и -го нейрона, так и расстояние, измеряемое количеством нейронов. Другой тип соседства в картах Кохонена- это соседство гауссовского типа, при котором функция определяется формулой . (5) Уточнение весов нейронов происходит по правилу: . (6) Степень адаптации нейронов-соседей определяется не только эвклидовым расстоянием между i- м нейроном и нейроном-победителем (w- м нейроном) , но также уровнем соседства . Как правило, гауссовское соседство дает лучшие результаты обучения и обеспечивает лучшую организацию сети, чем прямоугольное соседство.
|