Загрузил Владислав Калинин

Карты самоорганизации

реклама
Карты самоорганизации
Конкурентное обучение
SOM
Алгоритм «победитель получает все»
Конкурентное обучение
• Евклидово расстояние до нормализованного
вектора Wi
Свойства вычислительных карт
Модели отображения признаков
Модели отображения признаков
• Модель Уилшоу
Модели отображения признаков
• Модель Кохонена. Модель алгоритмов векторного
кодирования.
Основные процессы формирования карты
Процесс конкуренции
• Размерность входного пространства – m
•
Кооперация
• Окрестности победившего нейрона i и возбужденным j
• Функция Гаусса
•
- эффективная ширина окрестности
Кооперация
Кооперация
• При одномерной решетке dji =|j-i|
• Двумерной
• Зависимости величины
•
• Функция окрестности
от времени n
(9.6)
Адаптация
• Корректировка при измененном правиле Хебба
• Где
• При
•
- «слагаемое забывания»
и
(9.14)
Этапы адаптивного процесса
• Этапы самоорганизации и этап сходимости
Этапы адаптивного процесса
• Рекомендация по выбору параметров
Этапы адаптивного процесса
• Рекомендация по выбору параметров этапа
самоорганизации
Этапы адаптивного процесса
• Этап сходимости
Этап сходимости
Алгоритм SOM
• Отличительные характеристики алгоритма
Алгоритм SOM
Алгоритм SOM
Меры расстояний между векторами
Алгоритм SOM
Проблема «холостых» нейронов
Инициализация случайными значениями ->
часть нейронов оказываются в области где мало данных ->
такие нейроны не побеждают в конкурентной борьбе ->
увеличивается погрешность квантования
Проблема «холостых» нейронов
• Второй подход
Алгоритм нейронного газа
Алгоритм нейронного газа
Свойства карты признаков
• Ф – нелинейное преобразование входного
пространства Х в выходное А (карта признаков)
Свойства карты признаков
Свойства карты признаков
Метод выпуклой комбинации (продолжение)
Скачать