Milliy universitetininig jizzax filial amaliy matematika fakulteti «kompyuter ilmlari va dasturlashtirish»

3-rasm. SOMni ikki o'lchovli ma'lumotlar to'plamida o'qitish jarayoni.
Ushbu jarayon (odatda ko'p) tsikllar uchun har bir kirish vektori uchun takrorlanadi λ. Tarmoq chiqadigan tugunlarni kirish ma'lumotlari to'plamidagi guruhlar yoki naqshlar bilan bog'laydi. Agar ushbu naqshlarni nomlash mumkin bo'lsa, nomlar o'qitilgan tarmoqdagi bog'langan tugunlarga biriktirilishi mumkin.
Xaritada bitta bitta bo'ladi g'alaba qozonish neyron: og'irlik vektori kirish vektoriga eng yaqin joylashgan neyron. Buni kirish vektori va og'irlik vektori orasidagi evklid masofasini hisoblash orqali aniqlash mumkin.
Ushbu maqolada kirish ma'lumotlarini vektor sifatida namoyish etish bilan birga, raqamli shaklda namoyish etilishi mumkin bo'lgan har qanday ob'ekt, u bilan bog'liq bo'lgan masofani o'lchash moslamasi va mashg'ulot uchun zarur bo'lgan operatsiyalar o'z-o'zini yaratish uchun ishlatilishi mumkin. - xaritani tashkil etish. Bunga matritsalar, doimiy funktsiyalar yoki hatto boshqa o'zini o'zi tashkil etadigan xaritalar kiradi.

O'zgaruvchilar

Bu kerakli o'zgaruvchilar, qalin vektor bilan, joriy takrorlash, takrorlanish chegarasi, bu kirish ma'lumotlari to'plamidagi maqsadli kirish ma'lumotlari vektorining indeksidir maqsadli kirish ma'lumotlari vektori xaritadagi tugunning indeksidir tugunning joriy og'irlik vektori xaritada eng yaxshi mos keladigan birlik (BMU) indeksidir BMU-dan masofa tufayli cheklov bo'lib, odatda qo'shni funktsiya deb nomlanadi va iteratsiyaning rivojlanishi tufayli o'rganishni cheklashdir.
Algoritm
Xaritada tugun og'irligi vektorlarini tasodifiy tanlang
Tasodifiy ravishda kirish vektorini tanlang
Xaritadagi har bir tugunni kesib o'ting
Dan foydalaning Evklid masofasi kirish vektori va xarita tugunining og'irlik vektori o'rtasidagi o'xshashlikni topish formulasi
Eng kichik masofani ishlab chiqaradigan tugunni kuzatib boring (bu tugun eng yaxshi mos keladigan birlik, BMU)
BMU yaqinidagi tugunlarning og'irlik vektorlarini (shu jumladan BMU ning o'zi) ularni kirish vektoriga yaqinlashtirib yangilang.

Kattalashtirish; ko'paytirish  va 2-bosqichdan takrorlang 
Variant algoritmi:
Xarita tugunlarining og'irlik vektorlarini tasodifiy tanlang
Kirish ma'lumotlar to'plamidagi har bir kirish vektorini kesib o'ting
Xaritadagi har bir tugunni kesib o'ting
Dan foydalaning Evklid masofasi kirish vektori va xarita tugunining og'irlik vektori o'rtasidagi o'xshashlikni topish formulasi
Eng kichik masofani ishlab chiqaradigan tugunni kuzatib boring (bu tugun eng yaxshi mos keladigan birlik, BMU)
BMU yaqinidagi tugunlarni (shu jumladan BMU ning o'zi) ularni kirish vektoriga yaqinlashtirib yangilang

Kattalashtirish; ko'paytirish  va 2-bosqichdan takrorlang 
SOMni ishga tushirish
Yaxshi dastlabki taxminiylikni tanlash - bu neyron tarmoqlarni o'rganishning barcha takrorlanadigan usullari uchun taniqli muammo. Kohonen SOM og'irliklarini tasodifiy boshlash. So'nggi paytlarda, dastlabki asosiy tarkibiy qismlar oralig'idan boshlang'ich xarita og'irliklari tanlangan asosiy komponentni initsializatsiya qilish, natijalarning aniq takrorlanishi tufayli mashhur bo'lib qoldi.
Bir o'lchovli SOM (asosiy egri chiziqlar modellari) uchun asosiy komponentni ishga tushirish uchun tasodifiy boshlash usulini diqqat bilan taqqoslash shuni ko'rsatdiki, asosiy komponentni ishga tushirishning afzalliklari universal emas. Eng yaxshi boshlash usuli ma'lum ma'lumotlar to'plamining geometriyasiga bog'liq. Ma'lumotlar bazasini yaqinlashtiradigan asosiy egri chiziq birinchi va birinchi asosiy komponentda (kvasilinear to'plamlar) proektsiyalashtirilishi mumkin bo'lsa, asosiy komponentni boshlash afzaldir (birinchi o'lchovda). Lineer bo'lmagan ma'lumotlar to'plamlari uchun tasodifiy boshlash yaxshiroq ishlaydi.
O'ylab ko'ring n×m tugunlar massivi, ularning har biri og'irlik vektorini o'z ichiga oladi va uning massivda joylashganligidan xabardor. Har bir vazn vektori tugunning kirish vektori bilan bir xil o'lchamga ega. Dastlab og'irliklar tasodifiy qiymatlarga o'rnatilishi mumkin.
Endi xaritani to'ldirish uchun biz kiritishimiz kerak. Ranglar qizil, yashil va ko'k komponentlari bilan ifodalanishi mumkin. Binobarin, biz ranglarni vektor sifatida tasvirlaymiz birlik kub ning bo'sh vektor maydoni tugadi asos tomonidan yaratilgan:
R = <255, 0, 0>
G = <0, 255, 0>
B = <0, 0, 255>
Ko'rsatilgan diagramma