Presná definícia
Čo znamená samoorganizujúca mapa?
Samoorganizujúca mapa (SOM) je neurónová mriežka, ktorá bez štítkov mapuje vysokorozmerné vektory na zvyčajne dvojrozmernú pravidelnú sieť prototypov. Pri učení sa aktualizuje víťazný prototyp aj jeho topologickí susedia, čím sa približne zachováva lokálne susedstvo dát. Mapa kvantizuje priestor; vzdialenosti na mriežke nie sú presnou kópiou pôvodných vzdialeností.
Skúsenosť a kontext
Ako sa pojem používa v praxi
Pri prieskume senzorických profilov sa zvolí veľkosť mriežky, topológia, počiatočná učiaca rýchlosť a polomer susedstva. Príznaky sa škálujú a tréning sa opakuje s viacerými seedmi. U-matrix a rozdelenie bodov na neurónoch pomáhajú hľadať hranice, no zhluky sa určia až ďalším pravidlom. Kvalita sa posudzuje kvantizačnou a topografickou chybou aj stabilitou. Prázdne uzly a deformácie okrajov sa nesmú automaticky interpretovať ako chýbajúce typy dát.
Overiteľnosť
Odborné zdroje
Praktické odpovede
Často kladené otázky
Je SOM priamo zhlukovací algoritmus?
Primárne vytvára topologickú mapu prototypov; zhluky sa z nej môžu odvodiť.
Čo je BMU?
Best Matching Unit, prototyp najbližší aktuálnemu vstupu.
Prečo sa aktualizujú aj susedia BMU?
Aby blízke uzly reprezentovali podobné oblasti vstupného priestoru.
Musí byť dvojrozmerná?
Nie, ale 2D je najbežnejšia pre vizualizáciu.
Zachováva globálne vzdialenosti presne?
Nie. Snaží sa o lokálnu topológiu a kvantizáciu, nie izometriu.