Samoorganizirajoče karte

SOM je kratica za Self-Organizing Maps, kar pomeni samoorganizirajoče karte. Drugo ime zanjo je Kohonenova mreža (po avtorju Teuvo Kohonenn). Sodi med umetne nevronske mreže. Njena posebnost je nenadzorovano učenje in velja za zmogljivo orodje za podatkovno rudarjenje. Odkritje SOM temelji na biološkem spoznanju, da sorodni dražljaji vzburijo sosednje nevrone. Rečemo Fazni prostor dražljaja je kartiran. Če pripeljemo na SOM dražljaj, se vzburijo samo področja na karti, ki ustrezajo podobnim dražljajem. Nevroni se vedejo kot topološka spominska karta, kjer je položaj najbolj vzdraženega nevrona v korelaciji z značinostmi dražljaja.

Princip delovanja

Vzdraženi nevroni so med seboj povezani. Vzdraženost nevrona je torej skupek vhodnega signala in povezav z okolico. Bližnji nevroni se podpirajo, oddaljeni pa se slabijo. Pride do tekmovanja med nevroni. Izkaže se, da je ta lahko tako povzročimo lokalizacijo odziva na dražljaj v bližini maksimalnega zunanjega dražljaja.

Zgradba in učenje

Vsi vhodi (perceptorji) so povezani z vsemi nevroni v Kohonenovi karti. Vsak vhodni dražljaj, ki ga kartiramo, posredujemo po povezavah do vseh nevronov tekmovalnega sloja. Uteženost povezav med vhodi in nevroni določa točko v vhodnem prostoru za trenutni vhodni dražljaj. Postopek učenja:

• 1.korak: V mrežo pošljemo dražljaj.
• 2.korak: Mreža poišče najbolj vzburjeni nevron v tekmovalnem sloju (središče), ki ima utežni vektor z namanjšo razdaljo do dražljaja.
• 3.korak: adaptiramo uteži najbolj vzburjenega nevrona, da se razdalja še zmajnša.
• 4.korak: adaptiramo tudi nevrone v okolici. Bolj oddaljene od središča, adaptiramo manj.

Postopek ponovimo za ves nabor učnih podatkov v naključnem vrstnem redu. To se imenuje ena epoha (Epoche) učenja. Učenje je končano, ko postane nevronska mreža stabilna. Učenje je interaktivni proces. Začetne vrednosti uteži so naključne.

Vrste SOM

Obstaja množica izpeljank SOM:

• Kontekstna SOM
• Temporarna SOM
• Motorična SOM
• Parametrična SOM
• in še mnoge druge

Zunanje povezave

• SOM-Research na Helsinki University of Technology (Teuvo Kohonen)
  • Tamkajšnji primer websom
• Prof. Fritzke Arhivirano 2005-12-01 na Wayback Machine., Dresden: Growing SOM
• DemoGNG Primer za demonstracijo različnih učnih algoritmov
• O SOM v comp.ai.neural-nets FAQ
• SOM-Kapitel Arhivirano 2005-11-28 na Wayback Machine. (Linki in Appleti) Prerdavanje o AI David Grimshaw Arhivirano 2005-09-05 na Wayback Machine., Toronto

Literatura

• Bachelier, Günter: Einführung in Selbstorganisierende Karten. Marburg, ISBN 3-8288-5017, 1998.
• Kohonen, Teuvo: Self-Organizing Maps. Berlin, 1995, ISBN 3540586008.
• Ritter, Helge; Martinetz, Thomas; Schulten, Klaus: Neuronale Netze - Einführung in die Neuroinformatik selbstorganisierender Netzwerke. Bonn, 1991, ISBN 3893191313.