который имеет весовой вектор, самый
3. Нейрон, который имеет весовой вектор, самый близкий к X, объявляется победителем. Этот весовой вектор, называемый W
c, становится основным в группе весовых векторов, которые лежат в пределах расстояния D от W
c.
4. Группа весовых векторов настраивается в соответствии со следующим выражением:
W
j(t+l) = W
j(t) + a[X – W
j(t)]
для всех весовых векторов в пределах расстояния D от W
c
5. Повторяются шаги с 1 по 4 для каждого входного вектора.
В процессе обучения нейронной сети значения D и a постепенно уменьшаются. Автор [3] рекомендовал, чтобы коэффициент a в начале обучения устанавливался приблизительно равным 1 и уменьшался в процессе обучения до 0, в то время как D может в начале обучения равняться максимальному расстоянию между весовыми векторами и в конце обучения стать настолько маленьким, что будет обучаться только один нейрон.
В соответствии с существующей точкой зрения, точность классификации будет улучшаться при дополнительном обучении. Согласно рекомендации Кохонена, для получения хорошей статистической точности количество обучающих циклов должно быть, по крайней мере, в 500 раз больше количества выходных нейронов.
Обучающий алгоритм настраивает весовые векторы в окрестности возбужденного нейрона таким образом, чтобы они были более похожими на входной вектор. Так как все векторы нормализуются в векторы с единичной длиной, они могут рассматриваться как точки на поверхности единичной гиперсферы. В процессе обучения группа соседних весовых точек перемещается ближе к точке входного вектора. Предполагается, что входные векторы фактически группируются в классы в соответствии с их положением в векторном пространстве. Определенный класс будет ассоциироваться с определенным нейроном, перемещая его весовой вектор в направлении центра класса и способствуя его возбуждению при появлении на входе любого вектора данного класса.
После обучения классификация выполняется посредством подачи на вход сети испытуемого вектора, вычисления возбуждения для каждого нейрона с последующим выбором нейрона с наивысшим возбуждением как индикатора правильной классификации.
Содержание раздела
