ada/SecondBrain
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

vault backup: 2026-05-07 22:38:04

Browse Source
This commit is contained in:
Dmitry
2026-05-07 22:38:04 +03:00
parent 6592c6eba5
commit 90fa1b1f46
1 changed files with 7 additions and 1 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
00 Inbox/Алгоритм обучения сети Кохонена.md
+7 -1
View File
@@ -12,4 +12,10 @@ title: Алгоритм обучения сети Кохонена
- При инициализации всем весовым коэффициентам присваиваются небольшие случайные значения.
- На входы подается входной образ.
- Из всего выходного слоя выбирается нейрон-победитель, значения синапсов которого максимально подходят на входной образ.
- Для него осуществляется подстройка весов синапсов с применением формулы
- Для него осуществляется подстройка весов синапсов с применением формулы: $$w_{ij}(t)=w_{ij}(t-1)+\alpha(x_{i}-w_{ij}(t-1))$$
- Цикл повторяется с *шага 2*, где попеременно предъявляются все образы из входного набора пока выходные значения сети не будут стабилизированы с заданной точностью.
## Выбор нейрона-победителя
- Расчет скалярного произведения вектор весовых коэффициентов с вектором входных значений (уровень входного возбуждения). Максимальное произведение дает выигравший нейрон.
$$S_{j}=\sum\limits_{i=1}^{m}x_{i}w_{ij}=||x|| * ||w^{j}||*cos(\phi)$$
- Расче