Невронни мрежи - Въведение - Важни параметри

Важни параметри

Важни параметри: Мрежи Kohonen

невронни

Следните аспекти са важни, за да може мрежата да постигне стабилно състояние (т.е. да научи нещо):

  • Брояч: Брой изпълнения (т.е. колко входящи вектори са представени в мрежата и по този начин колко често се правят промени в теглото)
  • Радиус на квартала: размерът на квартала се взема предвид за корекции на теглото
  • Параметри на обучение: определя колко се променят теглата между входните единици и засегнатите изходни единици
  • Размер на матрицата: Брой изходни неврони: Колкото повече изходни единици съдържа мрежата на Кохонен, толкова по-точно входното пространство може да бъде групирано
  • Форма на функцията на съседство: Функцията на съседство определя начина, по който съседните неврони са засегнати от промени в теглото. Например, силата на промяната може да намалее линейно или експоненциално с увеличаване на разстоянието от победителя
  • Как се променят горните параметри (параметри на обучение, размер на радиуса, функция на съседство) в процеса на обучение
  • Измерение (2-измерно, 3-измерно,. N-измерно) на мрежата на Кохонен