Архитектура сети слой Кохонена


Рассмотрим самоорганизующуюся нейронную сеть с единственным слоем, задача которой заключается в том, чтобы правильно сгруппировать (кластеризировать) поступающие на нее векторы входа.

Архитектура слоя Кохонена показана на рис. 7.1.

Архитектура сети слой Кохонена картинка

Рис. 7.1

Нетрудно убедиться, что это слой конкурирующего типа, поскольку в нем применена конкурирующая функция активации. Кроме того, архитектура этого слоя очень напоминает архитектуру скрытого слоя радиальной базисной сети. Здесь использован блок ndist для вычисления отрицательного евклидова расстояния между вектором входа p и строками матрицы весов IW11. Вход функции активации n1 – это результат суммирования вычисленного расстояния с вектором смещения b. Если все смещения нулевые, максимальное значение n1 не может превышать 0. Нулевое значение n1 возможно только, когда вектор входа p оказывается равным вектору веса одного из нейронов. Если смещения отличны от 0, то возможны и положительные значения для элементов вектора n1.

Конкурирующая функция активации анализирует значения элементов вектора n1 и формирует выходы нейронов, равные 0 для всех нейронов, кроме одного нейрона – победителя, имеющего на входе максимальное значение. Таким образом, вектор выхода слоя a1 имеет единственный элемент, равный 1, который соответствует нейрону-победителю, а остальные равны 0. Такая активационная характеристика может быть описана следующим образом:

Архитектура сети слой Кохонена картинка

Заметим, что эта активационная характеристика устанавливается не на отдельный нейрон, а на слой. Поэтому такая активационная характеристика и получила название конкурирующей. Номер активного нейрона i* определяет ту группу (кластер), к которой наиболее близок входной вектор.

Эта статья из раздела-нейронная сеть кохонена, которая посвящена теме-архитектура сети слой кохонена. Надеюсь вы по достоинству оцените ее!

Поэтому из выше всего сказанного можно сделать вывод, что вам необходимо просмотреть много дополнительной информации и альтернатив!


Добавить комментарий


Защитный код
Обновить

Сайт создан в Seo-Dubna.ru