Čo je samoorganizovaná mapa (som)? - definícia z technológie

Definícia - Čo znamená samoorganizujúca sa mapa (SOM)?

Samoorganizovaná mapa (SOM) je typ umelej neurónovej siete, ktorá využíva učenie bez dozoru na zostavenie dvojrozmernej mapy problémového priestoru. Kľúčový rozdiel medzi samoorganizujúcou sa mapou a inými prístupmi k riešeniu problémov je, že samoorganizujúca sa mapa využíva skôr konkurenčné učenie ako učenie sa o korekciách chýb, ako je spätné vydávanie s klesaním.

Samoorganizovaná mapa môže generovať vizuálnu reprezentáciu údajov na hexagonálnej alebo pravouhlej mriežke. Aplikácie zahŕňajú meteorológiu, oceánografiu, uprednostňovanie projektov a prieskum ropy a zemného plynu.

Samoorganizovaná mapa je známa aj ako samoorganizujúca sa mapa funkcií (SOFM) alebo mapa Kohonen.

Techopedia vysvetľuje samoorganizačnú mapu (SOM)

Samoorganizovaná mapa je typ umelej neurónovej siete, ktorá sa pokúša vytvoriť dvojrozmernú mapu nejakého problémového priestoru. Problémovým priestorom môže byť čokoľvek od hlasov v americkom kongrese, od farebných máp a dokonca od prepojení medzi článkami z Wikipédie.

Cieľom je pokúsiť sa zrkadliť to, ako zraková kôra v ľudskom mozgu vidí objekty pomocou signálov generovaných optickými nervami. Cieľom je, aby všetky uzly v sieti reagovali odlišne na rôzne vstupy. Samoorganizujúca sa mapa využíva konkurenčné učenie, kde sa uzly nakoniec špecializujú.

Keď sa privádzajú vstupné údaje, vypočíta sa euklidovská vzdialenosť alebo priama vzdialenosť medzi uzlami, ktoré dostanú váhu. Uzol v sieti, ktorý je najviac podobný vstupným údajom, sa nazýva jednotka najlepšej zhody (BMU).

Keď sa neurónová sieť pohybuje cez problém, váhy začínajú vyzerať skôr ako skutočné údaje. Neurónová sieť sa tak naučila vidieť vzory v údajoch tak, ako to vidí človek.

Tento prístup sa líši od iných techník AI, ako je učenie pod dohľadom alebo učenie korekcie chýb, ale bez použitia signálov chýb alebo odmeňovania na trénovanie algoritmu. Samoorganizovaná mapa je teda akýmsi učením bez dozoru.