Искусственные нейронные сети. Сивохин А.В - 102 стр.

            Лабораторная работа № 11

   Исследование самоорганизующихся
            слоев Кохонена
   Цель работы: изучение архитектуры самоорганизующихся ней-
ронных слоев Кохонена и специальных функций для их создания,
инициализации, взвешивания, накопления, активации, настройки ве-
сов и смещений, адаптации и обучения; ознакомление с демонстра-
ционными примерами и их скриптами, а также приобретение навы-
ков построения самоорганизующихся слоев для исследования топо-
логической структуры данных, их объединением в кластеры (груп-
пы) и распределением по классам.

              Теоретические сведения
   Самоорганизующийся слой Кохонена – это однослойная нейрон-
ная сеть с конкурирующей передаточной функцией compet, которая
анализирует выходные значения нейронов слоя и выдаёт в качестве
результата наибольшее из этих значений (значение нейрона-победи-
теля).
   Инициализация весов входов производится с помощью функции
средних значений
                            W = midpoint (S,PR),
где S – число нейронов в слое Кохонена;
  PR – матрица размера Rx2, задающая диапазоны Pmin [ j     j
                                                             ]
                                                        , Pmax из-
менения R элементов входного вектора;
  W – матрица весов размера SxR для входов слоя, столбцы которой

имеют значения
                 (Pj
                  min   + Pmax
                            j
                              ).
                        2
  Инициализация весов смещений нейронов слоя производится с
помощью функции равных смещений
                     B = initcon(S,PR),



                                   102