Алгоритм самоорганизующейся карты

из "Анализ финансовых данных "

Множитель а(/) (0 а( ) 1 ) называется фактором скорости обучения и уменьшается с ростом значений /. Он может быть объединен с функцией соседства ha(f). Ниже мы определим ha более подробно. [c.227]
Алгоритм СОК определяет подгонку интеллектуальной сети к зависящей от х Функции плотности р( ) в и-мерном пространстве. [c.227]
Осталось обсудить еще несколько вопросов. Сходится ли последовательность векторов ni ( ) , и чему равен предел Является ли этот предел единственным Это очень сложные вопросы и только тщательное математическое исследование может дать сколько-нибудь определенные ответы на них. Здесь мы можем с уверенностью утверждать лишь то, что сходимость ni ( ) к достаточно хорошим значениям m при условии осмысленного выбора значений а( ) и ha(t) действительно наблюдается. Процедура выбора значений будет рассмотрена нами в гл. 14. [c.228]
Кроме того, СОК обладает свойством, которое может показаться несколько обескураживающим, хотя на практике оно и не вызывает никаких проблем. Речь идет о том, что в результате подгонки интеллектуальной сети к данным может быть получена любая из ряда конфигураций, связанных друг с другом преобразованиями симметрии. Однако направления могут быть изменены впоследствии на дисплее любым желаемым способом. Другая проблема заключается в существовании локально устойчивых конфигураций сети, не соответствующих наилучшему результату. Далее мы увидим, что наилучшая конфигурация может быть выбрана в результате нескольких испытаний. [c.228]
Даже если исходные значения in выбираются совершенно случайно, существует возможность показать, что сеть , образованная этими ni ( ), в процессе вычислений упорядочится и примет желаемую форму. Однако, как будет отмечено в гл. 14, выбор случайной инициализации не является приемлемой стратегией на практике. [c.228]
Несмотря на то что, на первый взгляд, уравнения (9) и (10) выглядят просто, необходимо обратить внимание на индекс с в ha. Это переменный индекс, и его значение зависит от х и всех ni( (см. уравнение (9)), причем зависимость эта не является непрерывной. Именно это обстоятельство и делает данный алгоритм таким сложным. [c.228]

Вернуться к основной статье