Составители:
Рубрика:
209
Еще одна функция позволяет узнать число входных векторов,
на которые реагирует каждый нейрон:
>> plotsomhits(net2,P);
Пример приведен на рис. 7.14.
Удобным инструментом визуализации данных является рас-
краска топографических карт аналогично тому, как это делают на
обычных географических картах. Каждый признак данных порож-
дает свою раскраску ячеек карты – по среднему значению этого
признака у данных, попавших в данную ячейку.
7.5. Нейронные сети классификации
Нейронные сети для классификации входных векторов, или
LVQ-сети (Learning Vector Quantization), выполняют и кластери-
зацию, и классификацию входных векторов. Это оказывается воз-
можным благодаря добавления к слою Кохонена еще одного слоя –
линейного (рис. 7.15).
Слой Кохонена (конкурирующий слой) способен поддерживать
до S
1
кластеров (т. е. один нейрон на один кластер).
Рис. 7.14. Визуализация числа векторов, ассоциированных
с нейронами двумерной SOM
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 207
- 208
- 209
- 210
- 211
- …
- следующая ›
- последняя »