Cartes auto-organisées SOM est un algorithme d'apprentissage non supervisé dérivé de l'apprentissage compétitif, qui utilise une fonction de proximité pour maintenir les propriétés topologiques de l'espace d'entrée, généralement représenté par une discrétisation de faible dimension, afin d'entraîner l'espace d'entrée des échantillons.

Structure typique du SOM

La structure SOM typique comporte deux couches, à savoir la couche d'entrée et la couche de sortie. La couche d’entrée simule la rétine qui perçoit les informations d’entrée externes, et la couche de sortie simule le cortex cérébral qui répond. La figure ci-dessous est un schéma de deux réseaux SOM en 1D et 2D.

SOM et réseaux neuronaux auto-organisés

SOM est un réseau neuronal auto-organisé. Outre le SOM, les réseaux neuronaux auto-organisés courants comprennent le réseau de contre-propagation, le réseau de théorie de résonance adaptative, etc.

Mot parent : Réseau auto-organisé

Synonymes : réseau à double propagation, réseau de théorie de résonance adaptative

Références

【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