Составители:
Рубрика:
205
Самоорганизующаяся карта Кохонена создается с помощью ко-
манды
net = newsom(PR,[d1,d2,...], tfcn, dfcn, olr, osteps, tlr, tnd),
где PR – (R×2)-матрица минимальных и максимальных значений
R входных элементов; di – размерность слоя (по умолчанию [5
8]); tfcn – выбор топологии (по умолчанию 'hextop'); dfcn – функ-
ция дистанции (по умолчанию 'linkdist'); olr – параметр скорости
обучения на этапе размещения (по умолчанию 0,9); osteps – число
циклов обучения на этапе подстройки (по умолчанию 1000); tlr –
параметр скорости на этапе подстройки (по умолчанию 0,02); tnd –
размер окрестности на этапе подстройки (по умолчанию 1).
Функция hextop соответствует гексагональной, gridtop – прямо-
угольной и randtop – случайной топологии.
Функция дистанции dist соответствует евклидову расстоянию,
boxdist – максимальное координатное смещение, mandist – рассто-
яние суммарного координатного смещения, linkdist – расстояние
связи.
Настройка SOM производится по каждому входному вектору. Пре-
жде всего определяется нейрон-победитель и корректируются его
вектор весов и векторы соседних нейронов согласно соотношению
dW=lr · A2·(P′ – W),
где lr – параметр скорости обучения, равный olr для этапа упорядо-
чения нейронов и tlr – для этапа подстройки; A2 – массив соседства
для нейронов, расположенных в окрестности нейрона-победителя
с номером i:
1 1
2 0 5 1 nd
0 â îñòàëüíûõ ñëó÷àÿõ.
, (, ) ,
(, ) , , (, ) , (, ) ,
aiq
A iq aiq Dij
ì
=
ï
ï
ï
ï
= =£
í
ï
ï
ï
ï
î
Здесь а(i,q) – элемент выхода нейронной сети; D(i, j) – расстоя-
ние между нейронами i и j; nd – размер окрестности нейрона-по-
бедителя.
Таким образом, вес нейрона-победителя изменяется пропорцио-
нально половинному параметру скорости обучения, а веса соседних
нейронов – пропорционально половинному значению этого пара-
метра.
Весь процесс обучения карты Кохонена делится на этапы:
• упорядочения векторов весовых коэффициентов в простран-
стве признаков;
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 203
- 204
- 205
- 206
- 207
- …
- следующая ›
- последняя »