Giới thiệu về mạng Kohonen (SOM)

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) mạng nơ ron kohonen và ứng dụng phân loại sản phẩm (Trang 40 - 42)

SOM là một mô hình mạng nơron do GS Kohonen tìm ra như một dạng thông tin topo thường thấy trong dữ liệu đầu đa chiều biến đổi đổi thành lớp một chiều hoặc hai chiều của nơron, thường với hai chiều, lưới hình chữ nhật [7]. Bản đồ topo đảm bảo một trật tự hoặc một ma trận số liệu được xác định tác động đến đầu vào. Nó thúc đẩy biểu diễn các thông

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www. lrc.tnu.edu.vn

tin giác quan quan trọng trong bộ nhớ của con người có một thứ tự hình học. Cấu trúc liên kết bảo toàn là một thuộc tính quan trọng trong SOM. Các nơron đại diện cho các lớp có tính chất tương tự nhau do đó có thể nhóm lại được với nhau. Nói cách khác cấu trúc liên kết của các tập dữ liệu trong không gian n chiều, nó được chụp bởi SOM và thể hiện trong sự sắp xếp các nút của nó. SOM nén dữ liệu trong khi vẫn giữ mối liên hệ topo quan trọng nhất, nó có thể được coi như tạo ra một số kiểu trừu tượng.

Mạng SOM gồm có một mảng hoặc một mạng tinh thể các số của các phần tử xử lý nơron (các nơron hoặc các nút) thường được sắp xếp trong một mạng lưới đa chiều mà mỗi nơron được kết nối với đầu vào. Kiểu mạng tinh thể có thể có nhiều mẫu như hình chữ nhật, hình lục giác hoặc thậm chí bất thường. Liên kết với mỗi nơron có một mẫu được gọi là bảng mã, mô hình có cùng số chiều với số chiều của mẫu đầu vào.

Phương thức học của SOM là một biến thể của cạnh tranh: phương pháp tiếp cận winner-take-all. Tính năng của bản đồ Kohonen tạo ra một bản đồ topo điều chỉnh không chỉ trọng số của nơron chiến thắng mà còn điều chỉnh trọng số của các đơn vị đầu ra liền kề hoặc vùng lân cận của nơron chiến thắng. Không chỉ nơnon chiến thắng được điều chỉnh mà toàn bộ đầu ra lân cận được di chuyển gần hơn đến các mẫu đầu vào. Bắt đầu từ giá trị trọng số ngẫu nhiên, các đơn vị đầu vào tự sắp xếp chúng khi một mẫu đầu vào được thể hiện và một lân cận đáp ứng các mẫu đầu vào. Tiến trình huấn luyện giảm kích thước của các miền lân cận tỏa ra từ các đơn vị chiến thắng. Đơn vị đầu ra lớn sẽ được cập nhật sau đó sẽ đến đơn vị nhỏ hơn và nhỏ hơn được cập nhật cho đến khi kết thúc huấn luyện chỉ có một đơn vị chiến thắng được điều chỉnh. Tương tự như vậy tỉ lệ học sẽ giảm như tiến trình huấn luyện, tìm hiểu tỉ lệ phân rã với khoảng cách từ đơn vị đầu ra chiến thắng

Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên http://www. lrc.tnu.edu.vn

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) mạng nơ ron kohonen và ứng dụng phân loại sản phẩm (Trang 40 - 42)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(74 trang)