Нейронная сеть Кохонена в Matlab

Архитектура сети

Нейронная сеть Кохонена».

Нейронные сети Кохонена — класс нейронных сетей, основным элементом которых является слой Кохонена. Слой Кохонена состоит из адаптивных линейных сумматоров («линейных формальных нейронов»). Как правило, выходные сигналы слоя Кохонена обрабатываются по правилу «победитель забирает всё»: наибольший сигнал превращается в единичный, остальные обращаются в ноль.

По способам настройки входных весов сумматоров и по решаемым задачам различают много разновидностей сетей Кохонена. Наиболее известные из них:

· Сети векторного квантования сигналов, тесно связанные с простейшим базовым алгоритмом кластерного анализа (метод динамических ядер или K-средних)

· Самоорганизующиеся карты Кохонена (Self-Organising Maps, SOM)

· Сети векторного квантования, обучаемые с учителем (Learning Vector Quantization)

Где: p -евклидово расстояние (начальное значение), IW ^{11 -} матрица весов, n ¹ - вход функции активации, b - расстояние вектора смещения, a ¹ -вектор выхода слоя.

Для создания самоорганизующихся нейронных сетей, являющихся слоем или картой Кохонена, предназначены М-функции newc и newsom соответственно.

По команде help selforg можно получить следующую информацию об М-функциях, входящих в состав ППП Neural Network Toolbox и относящихся к построению сетей
Кохонена:

Self-organizing networks	Самоорганизующиеся сети
New networks	Формирование сети
Newc newsom	Создание слоя Кохонена Создание карты Кохонена
Using networks	Работа с сетью
Sim init adapt train	Моделирование   Инициализация   Адаптация   Обучение
Weight functions	Функции расстояния и взвешивания
negdist	Отрицательное евклидово расстояние
Net input functions	Функции накопления
netsum	Сумма взвешенных входов
Transfer functions	Функции активации
compet	Конкурирующая функция активации
Topology functions	Функции описания топологии сети
gridtop hextop randtop	Прямоугольная сетка Гексагональная сетка Сетка со случайно распределенными узлами
Distance functions	Функции расстояния
dist boxdist mandist linkdist	Евклидово расстояние Расстояние максимального координатного смещения Расстояние суммарного координатного смещения Расстояние связи
Initialization functions	Функции инициализации сети
initlay initwb initcon midpoint	Послойная инициализация Инициализация весов и смещений Инициализация смещений с учетом чувствительности нейронов Инициализация весов по правилу средней точки
Learning functions	Функции настройки параметров
learnk learncon learnsom	Правило настройки весов для слоя Кохонена   Правило настройки смещений для слоя Кохонена   Правило настройки весов карты Кохонена
Adapt functions	Функции адаптации
adaptwb	Адаптация весов и смещений
Training functions	Функции обучения
trainwb1	Повекторное обучение весов и смещений
Demonstrations	Демонстрационные примеры
democ1 demosm1 demosm2	Настройка слоя Кохонена Одномерная карта Кохонена Двумерная карта Кохонена

Дата добавления: 2015-06-04