Selbstorganisierende Karten SOM ist ein aus dem kompetitiven Lernen abgeleiteter Algorithmus für unüberwachtes Lernen, der eine Näherungsfunktion verwendet, um die topologischen Eigenschaften des Eingaberaums beizubehalten, der normalerweise durch eine niedrigdimensionale Diskretisierung dargestellt wird, um den Eingaberaum der Stichproben zu trainieren.

Typische SOM-Struktur

Die typische SOM-Struktur besteht aus zwei Schichten, nämlich der Eingabeschicht und der Ausgabeschicht. Die Eingabeschicht simuliert die Netzhaut, die externe Eingabeinformationen wahrnimmt, und die Ausgabeschicht simuliert die Großhirnrinde, die reagiert. Die folgende Abbildung ist ein schematisches Diagramm von zwei SOM-Netzwerken in 1D und 2D.

SOM und selbstorganisierende neuronale Netzwerke

SOM ist ein selbstorganisierendes neuronales Netzwerk. Zu den gängigen selbstorganisierenden neuronalen Netzwerken zählen neben SOM auch Counter-Propagation-Netzwerke, Adaptive-Resonance-Theory-Netzwerke usw.

Übergeordneter Begriff: Selbstorganisierendes Netzwerk

Synonyme: Duales Ausbreitungsnetzwerk, Adaptives Resonanztheorie-Netzwerk

Verweise

【1】https://zh.wikipedia.org/wiki/Self-Organizing-Map

【2】https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/50826892

【3】https://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5117056.html