Rețele neuronale - rețele cu auto-organizare

Terminologie

Se mai numesc hărţi de caracteristici (hărţi cu auto-organizare)

Scop: stocarea unei mari mulţimi de vectori x din X prin găsirea unui set de prototipuri wj în spaţiul trăsăturilor caracteristice A;

Sunt o generalizare nelineară a Analizei Componentelor Principale;

într-o hartă cu auto-organizare neuronii sunt plasaţi în nodurile unei latice (de obicei uni- sau bi –dimensională);

Localizarea spaţială a unui neuron în latice corespunde unei caracteristici particulare a patternurilor de intrare.

Scopul principal al unei hărţi cu auto-organizare este să transforme un semnal de intrare de dimensiune arbitrară într-o hartă discretă uni- sau bi- dimensională, într-un mod ordonat topologic.

Definiţie. Latice bidimensională – un singur strat computaţional, format din neuroni aranjaţi pe linii şi coloane.

Pentru ca auto-organizarea să se maturizeze trebuie ca toţi neuronii să fie expuşi unui număr suficient de realizări diferite ale pattern-ului de intrare. Iniţializarea ponderilor sinaptice se face cu valori aleatoare mici.

Reţelele cu auto-organizare folosesc învăţarea competitivă- există sinapse inhibitorii laterale între neuronii stratului de ieşire astfel că doar un singur neuron câştigător este activat (on) pentru o intrare.

Principiul de funcţionare:

1.neuronul al cărui vector de ponderi este cel mai aproape de vectorul de intrare este actualizat în direcţia unei şi mai mari apropieri;

2.pe măsură ce mai multe intrări sunt prezentate reţelei, neuronul cel mai apropiat fiecărui grup de intrări se actualizează după modelul de mai jos, (în practică, se va actualiza un neuron -cel mai apropiat, dar şi toţi cei aflaţi într-o vecinătate a sa -definită cu ajutorul a diferite funcţii de distanţă);

3.dacă există suficienţi neuroni, fiecare cluster de vectori similari din spaţiul de intrare va avea asociat un neuron de ieşire în reţea (cu 1 pentru vectorii din cluster, 0 în rest).

Principiul formării hărţilor topografice (Kohonen)

Localizarea spaţială a unui neuron de ieşire într-o hartă topografică corespunde unui domeniu particular sau unei anumite caracteristici a datelor din spaţiul de intrare.

Algoritmul SOM