REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Mapa Auto-Organizável de Kohonen (Self-Organizing Map - SOM) pertence a...

REDES NEURAIS ARTIFICIAISREDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Mapa Auto-Organizável de Kohonen(Self-Organizing Map - SOM)

pertence a classe de redes neurais não-supervisionadas que sebaseiam no processo de aprendizagem competitiva;

somente um neurônio ou um grupo local de neurônios fornece uma resposta ativa a um sinal de entrada corrente;

o nível de ativação indica a similaridade entre o vetor de dados de entrada e o vetor de pesos do neurônio;

uma forma usual de expressar a similaridade é através dadistância euclidiana;

o vetor de pesos do neurônio com a distância mínima entre todosos outros neurônios é reajustado juntamente com um conjunto pré-definido de neurônios vizinhos;

wi(t + 1) = wi(t) + h(i,k)(x(t) - wi(t)) i S

 onde: S = é o conjunto composto pelo neurônio vencedor e seus vizinhosh(i,k) = função de vizinhança = razão de aprendizagem

a vizinhança de cada neurônio pode ser definida de acordo com aforma geométrica usada para representar os neurônios da rede;

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Exemplos de representação geométrica dos neurônios do SOM (vizinhança topológica)

...

...

retangular hexagonal

neurônios

entradas

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Propriedades do SOM:

efetua um agrupamento (clustering) dos dados de entrada;

preserva as relações topológicas;

preserva as distribuições de probabilidade;

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Vizinhança reduzida – somente o próprio neurônioVizinhança reduzida – somente o próprio neurônio

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