Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 191 стр.

191

7. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ КОХОНЕНА

7.1. Структура сети Кохонена

Нейронные сети Кохонена [9] предназначены для решения за-

дач векторной классификации. При этом до обучения не известно,

сколько классов должно быть использовано для решения задачи,

поэтому требуется использовать обучение без учителя.

Сеть Кохонена – это ИНС, содержащая входной слой и слой ак-

тивных нейронов. Поскольку входной слой просто распределяет

Различают два варианта сетей Кохонена:

1. Слой Кохонена. В нем нейроны активного слоя не упорядоче-

ны. В процессе обучения подстраиваются веса только одного нейро-

на-победителя.

2. Карта Кохонена (Self-Organized Map – SOM). В данном случае

нейроны активного слоя образуют регулярную структуру. Такая

карта применяется обычно для кластеризации графических изо-

бражений и звуковых сигналов.

В процессе обучения SOM после предъявления достаточного чис-

ла образов все выходные нейроны сети разбиваются на подмноже-

деляется топологией сети. На рис. 7.1 приведены варианты нейро-

на с восемью или шестью соседями.

Таким образом, нейроны с номерами i и j характеризуются своими

позициями I и J, с помощью которых можно описать функцию близости

(neighbourhood function), которая может иметь вид гауссовой функции