Samoorganizirajoče karte: Razlika med redakcijama
Izbrisana vsebina Dodana vsebina
Brez povzetka urejanja |
Brez povzetka urejanja |
||
Vrstica 1:
{{working}}
'''SOM''' je kratica za "Self-Organizing Maps", kar pomeni samoorganizirajoče karte. Drugo ime zanjo je Kohonenova [[nevronska mreža|mreža]] (po avtorju [[Teuvo Kohonenn]]). Sodi med umetne [[nevronska mreža|nevronska mreža]]. Njena posebnost je [[nenadzorovano učenje]] in velja za zmogljivo orodje za [[podatkovno rudarjenje]]. Princip delovanja SOM temelji na biološkem spoznanju, da sorodni dražljaji vzburijo sosednje nevrone. Rečemo '''Fazni prostor dražljaja je kartiran.'''
Če sedaj pripeljemo na SOM nov dražljaj, se vzburijo samo področja na karti, ki ustrezajo podobnim dražljajem. Nevroni se vedejo kot toploška spominska karta, kadar je položaj najbolj vzdraženega nevrona v korelaciji z značinostmi dražljaja.
== Princip delovanja ==
Vzdraženi nevroni so med seboj povezani. Vzdraženost nevrona je torej skupek vhodnega signala in povezave z okolico. Bližnji nevroni se podpirajo, oddaljeni pa se slabijo. Pride do tekmovanja med nevroni. Izkaže se, da je ta učinek primeren, da povzroči lokalizacijo odziva na dražljaj v bližini maksimalnega zunanjega dražljaja.
== Zgradba in učenje ==
Vsi vhodni nevroni (perceptorji) so popolnoma povezani z vsemi nevroni v Kohonenovi karti ali tekmovalnem sloju. Vsak vhodni dražljaj, ki ga kartiramo, posredujemo po povezavah do vseh nevronov tekmovalnega sloja.
Uteženost povezav w med vhodnimi nevroni in tekmovalnim slojem določa točko v vhodnem prostoru za trenutni vhodni dražljaj.
*1.korak: V mrežo pošljemo dražljaj.
*2.korak: Mreža poišče najbolj vzburjeni nevron v tekmovalnem sloju (središče), ki ima utežni vektor z namajnšo razdaljo do dražljaja.
*3.korak: zmajšamo razliko Δw z adaptacijo.
*4.korak: adaptiramo tudi nevrone v okolici. Bolj oddaljene od središča, daptiramo manj.
Postopek ponovimo za ves nabor učnih podatkov v naključnem vrstnem redu. To se imenuje ena epoha (Epoche) učenja. Učenje je končano, ko postane nevronska mreža stabilna. Učenje je iterativni proces. Začetne vrednosti uteži so naključne.
== Vrste SOM ==
Obstaja množica izpeljank izvirne SOM:
*Kontekstna SOM
*Temporarna SOM
*Motorična SOM
*Parametrična SOM
* in še mnoge druge
== Zunanje povezave ==
* [http://www.cis.hut.fi/research/som-research/ SOM-Research] na Helsinki University of Technology (Teuvo Kohonen)
** Tamkajšnji primer [http://websom.hut.fi/websom/ websom]
* [http://www.ki.inf.tu-dresden.de/~fritzke/research/incremental.html Prof. Fritzke], Dresden: Growing SOM
* [http://www.neuroinformatik.ruhr-uni-bochum.de/ini/VDM/research/gsn/DemoGNG/GNG.html DemoGNG Primer za demonstracijo različnih učnih algoritmov]
* O SOM v [ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html#A_Kohonen_SOM comp.ai.neural-nets FAQ]
* [http://www.ryerson.ca/~dgrimsha/courses/cps721/kohonen.html SOM-Kapitel] (Linki in Appleti) Prerdavanje o AI [http://www.ryerson.ca/~dgrimsha/ David Grimshaw], Toronto
==Literatura==
*Bachelier, Günter: Einführung in Selbstorganisierende Karten. Marburg, ISBN 3-8288-5017, 1998.
*Kohonen, Teuvo: Self-Organizing Maps. Berlin, 1995, ISBN 3540586008.
*Ritter, Helge; Martinetz, Thomas; Schulten, Klaus: Neuronale Netze - Einführung in die Neuroinformatik selbstorganisierender Netzwerke. Bonn, 1991, ISBN 3893191313.
[[Category:Umetna inteligenca]]
[[Category:Nevronska mreža]]
[[Category:Strojno učenje]]
[[en:Self-organizing map]]
[[ja:自己組織化写像]]
[[de;Self-Organizing Maps]]
| |||