Сеть Кохонена. 
Нейронные сети

Сети Кохонена принципиально отличаются от всех других типов сетей, реализованных в пакете ST Neural Networks. В то время как все остальные сети предназначены для задач с управляемым обучением, сети Кохонена главным образом рассчитана на неуправляемое обучение.

При управляемом обучении наблюдения, составляющие обучающие данные, вместе с входными переменными содержат также и соответствующие им выходные значения, и сеть должна восстановить отображение, переводящее первые во вторые. В случае же неуправляемого обучения обучающие данные содержат только значения входных переменных.

На первый взгляд это может показаться странным. Как сеть сможет чему-то научиться, не имея выходных значений? Ответ заключается в том, что сеть Кохонена учится понимать саму структуру данных.

Одно из возможных применений таких сетей — разведочный анализ данных. Сеть Кохонена может распознавать кластеры в данных, а также устанавливать близость классов. Таким образом, пользователь может улучшить свое понимание структуры данных, чтобы затем уточнить нейросетевую модель. Если в данных распознаны классы, то их можно обозначить, после чего сеть сможет решать задачи классификации. Сети Кохонена можно использовать и в тех задачах классификации, где классы уже заданы, — тогда преимущество будет в том, что сеть сможет выявить сходство между различными классами.

Сеть Кохонена имеет всего два слоя: входной и выходной, составленный из радиальных элементов (выходной слой называют также слоем топологической карты). Элементы топологической карты располагаются в некотором пространстве — как правило, двумерном.

Обучается сеть Кохонена методом последовательных приближений. Начиная со случайным образом выбранного исходного расположения центров, алгоритм постепенно улучшает его так, чтобы улавливать кластеризацию обучающих данных. В некотором отношении эти действия похожи на алгоритмы выборки из выборки и K-средних, которые используются для размещения центров в сетях RBF и GRNN, и действительно, алгоритм Кохонена можно использовать для размещения центров в сетях этих типов. Однако, данный алгоритм работает и на другом уровне.

Помимо того, что уже сказано, в результате итеративной процедуры обучения сеть организуется таким образом, что элементы, соответствующие центрам, расположенным близко друг от друга в пространстве входов, будут располагаться близко друг от друга и на топологической карте. Топологический слой сети можно представлять себе как двумерную решетку, которую нужно так отобразить в N-мерное пространство входов, чтобы по возможности сохранить исходную структуру данных. Конечно же, при любой попытке представить N-мерное пространство на плоскости будут потеряны многие детали; однако, такой прием иногда полезен, так как он позволяет пользователю визуализировать данные, которые никаким иным способом понять невозможно.

Основной итерационный алгоритм Кохонена последовательно проходит одну за другой ряд эпох, при этом на каждой эпохе он обрабатывает каждый из обучающих примеров, и затем применяет следующий алгоритм:

• * Выбрать выигравший нейрон (то есть тот, который расположен ближе всего к входному примеру);
• * Скорректировать выигравший нейрон так, чтобы он стал более похож на этот входной пример (взяв взвешенную сумму прежнего центра нейрона и обучающего примера).