Dmitry
26 lines
2.1 KiB
Markdown
26 lines
2.1 KiB
Markdown
---
|
|
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).
|
|
|