Этапы алгоритма СОК

Шаг 1: Инициализация

Для исходных векторов синоптических весов выбирается случайные значения.

Единственное требование здесь, это различие векторов для разных значений j = 1,2,3,….M, где М- это общее количество нейронов решётки.

При этом амплитуду значений рекомендуется сохранять малой.

Шаг 2: Подвыборка

Выбирается вектор из входного пространства с определённой вероятностью. Он представляет собой возбуждение, которое применяется к решётке нейронов. Размерность вектора

Шаг 3: Поиск максимального подобия.

На шаге k находится наиболее подходящий (победивший) нейрон i, применяя критерий минимума, Евклидово расстояние

; (14)

j = 1,2,3…M

Шаг 4: Коррекция

В соответствии с формулой (8), корректируются векторы синоптических весов всех нейронов.

(15)

где (этто) – параметр скорости обучения

- функция соседства

Оба этих параметра динамически изменяются в течении обучения с целью получения результата.

Шаг 5: Продолжение.

Возвращаемся к шагу 2, вычисления продолжаются до тех пор, пока на карте признаков не перестанут происходить заметные изменения.

Дата добавления: 2014-01-06