Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»


Однако, при увеличении размеров элементарного блока, появляется область высоких степеней сжатия, достижимых лишь с использованием квантования. Скажем, при d = 64 х 64 = 4096 , когда d/b2 = 64 , в соответствии с графиком (см. Рисунок 11), квантование следует применять для сжатия более K/b3 ~ 2 , т.е. К > 101.


Победитель забирает не все


Один из вариантов модификации базового правила обучения соревновательного слоя состоит в том, чтобы обучать не только нейрон-победитель, но и его «соседи», хотя и с меньшей скоростью. Такой подход — «подтягивание» ближайших к победителю нейронов — применяется в топографических картах Кохонена. В силу большой практической значимости этой нейросетевой архитектуры, остановимся на ней более подробно.


Упорядочение нейронов: топографические карты


До сих пор нейроны выходного слоя были неупорядочены: положение нейрона-победителя в соревновательном слое не имело ничего общего с координатами его весов во входном пространстве. Оказывается, что небольшой модификацией соревновательного обучения можно добиться того, что положение нейрона в выходном слое будет коррелировать с положением прототипов в многомерном пространстве входов сети: близким нейронам будут соответствовать близкие значения входов. Тем самым, появляется возможность строить топографические карты чрезвычайно полезные для визуализации многомерной информации. Обычно для этого используют соревновательные слои в виде двумерных сеток. Такой подход сочетает квантование данных с отображением, понижающим размерность. Причем это достигается с помощью всего лишь одного слоя нейронов, что существенно облегчает обучение.


Алгоритм Кохонена


В 1982 году финский ученый Тойво Кохонен (Kohonen, 1982) предложил ввести в базовое правило соревновательного обучения информацию о расположении нейронов в выходном слое. Для этого нейроны выходного слоя упорядочиваются, образуя одно- или двумерные решетки. Т.е. теперь положение нейронов в такой решетке маркируется векторным индексом i. Такое

Скачать в pdf «Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе»