---
status: seed
type: concept
tags: []
created: 2025-12-17
updated: 2026-05-07
aliases:
- Нейронная сеть Кохонена
---
# Нейронная сеть Кохонена

Т.Кохонен разработал самоорганизующиеся карты (*Self Organizing Maps - Some*), которые объединяют в себе две парадигмы анализа:
1) Кластеризацию
2) Проецирование многомерных данных на плоскость

*Сеть Кохонена* распознает кластеры в многомерных обучающих данных и относит все данные к тем или иным кластерам, используя алгоритм проецирования с сохранением топологического подобия. Притом, те элементы, которые были близки в многомерном пространстве, будут близки и в пространстве меньшей размерности.

Сеть имеет всего два слоя: *входной* и *выходной*, составленный из радиальных нейронов упорядоченной структуры (выходной слой - *слой топологической карты*).
$k$ - количество классов
![[Pasted image 20260507222244.png|500]]

- Процесс обучения заключается в подстраивании весов синапсов методом последовательных приближений на основании значений предыдущего шага.
- Обучение сводится к минимизации разницы между входными сигналами нейрона и весовыми коэффициентами его синапсов.
- Корректируются только веса нейрона-победителя (и нейронов, лежащих в окрестности победителя).