Шаг 2. Предъявление сети входного сигнала

Алгоритм обучения использует меру соседства нейронов. Для каждого нейрона определяется зона соседства, т.е. некоторое множество нейронов, считающихся его соседями. Зона соседства в процессе обучения сужается.

Одна из модификаций состоит в добавлении к сети Кохонена сети MAXNET, которая определяет нейрон с наименьшим расстоянием до входного сигнала.

Алгоритм обучения сети Кохонена:

Шаг 1. Инициализация. Весовым коэффициентам, количество которых MN, присваиваются произвольные малые значения. Определяются начальные зоны соседства.

Шаг 3. Вычисление расстояния от входного сигнала до каждого нейрона по формуле:

где xi (t) – i -й элемент входного сигнала в момент времени t; wij (t) – вес связи от i -го элемента входного сигнала к j -му нейрону.

Шаг 4. Выбор нейрона j *, для которого расстояние dj является наименьшим.

Шаг 5. Настройка весов для нейрона j * и всех весов из его зоны соседства в соответствии с алгоритмом обучения Кохонена по формуле:

где η – шаг обучения (0< η <1, сокращается со временем).

Дата добавления: 2014-01-20