Growing self-organizing map
একটি ক্রমবর্ধমান স্ব-সংগঠিত মানচিত্র (জিএসওএম) একটি স্ব-সংগঠিত মানচিত্রের (এস. ও. এম) ক্রমবর্ধমান রূপ। এস. ও. এম-এ একটি উপযুক্ত মানচিত্রের আকার চিহ্নিত করার সমস্যা সমাধানের জন্য জি. এস. ও. এম তৈরি করা হয়েছিল। এটি ন্যূনতম সংখ্যক নোড (সাধারণত 4টি) দিয়ে শুরু হয় এবং একটি হিউরিস্টিকের উপর ভিত্তি করে সীমানায় নতুন নোড তৈরি করে। স্প্রেড ফ্যাক্টর (এসএফ) নামক মান ব্যবহার করে, তথ্য বিশ্লেষক জিএসওএম-এর বৃদ্ধি নিয়ন্ত্রণ করার ক্ষমতা রাখেন। জিএসওএম-এর সমস্ত প্রারম্ভিক নোড হল সীমানা নোড, অর্থাৎ। প্রতিটি নোডের শুরুতে তার নিজস্ব দিকে বৃদ্ধির স্বাধীনতা রয়েছে। (চিত্র। 1) সীমানা নোড থেকে নতুন নোড তৈরি করা হয়। একবার একটি নোডকে তার সমস্ত মুক্ত প্রতিবেশী অবস্থানের বৃদ্ধির জন্য নির্বাচিত করা হলে নতুন নোড তৈরি করা হবে। চিত্রটি একটি আয়তক্ষেত্রাকার জিএসওএম-এর জন্য তিনটি সম্ভাব্য নোড বৃদ্ধির বিকল্প দেখায়। অ্যালগরিদম জিএসওএম প্রক্রিয়াটি নিম্নরূপঃ প্রারম্ভিক পর্যায়ঃ 0 এবং 1 এর মধ্যে এলোমেলো সংখ্যা সহ প্রারম্ভিক নোডগুলির (সাধারণত চারটি) ওজন ভেক্টরগুলি শুরু করুন। ক্রমবর্ধমান পর্যায়ঃ নেটওয়ার্কে উপস্থাপিত ইনপুট সূত্রটি ব্যবহার করে স্প্রেড ফ্যাক্টর () অনুসারে প্রদত্ত ডেটা সেটের মাত্রার জন্য বৃদ্ধির সীমা () গণনা করুন। ইউক্লিডীয় দূরত্ব (এস. ও. এম-এর অনুরূপ) ব্যবহার করে বর্তমান বৈশিষ্ট্য মানচিত্রে (বিজয়ী) ম্যাপ করা ইনপুট ভেক্টরের নিকটতম ওজন ভেক্টর নির্ধারণ করুন। এই ধাপটিকে সংক্ষেপে বলা যেতে পারেঃ এমনভাবে খুঁজে বের করুন যে, যেখানে যথাক্রমে ইনপুট এবং ওজন ভেক্টরগুলি নোডের অবস্থান ভেক্টর এবং প্রাকৃতিক সংখ্যার সেট। ওজন ভেক্টর অভিযোজন শুধুমাত্র বিজয়ী এবং বিজয়ীর আশেপাশে প্রয়োগ করা হয়। প্রতিবেশী হল বিজয়ীর চারপাশে স্নায়ুকোষের একটি সেট, তবে জিএসওএম-এ ওজন অভিযোজনের জন্য নির্বাচিত প্রারম্ভিক প্রতিবেশী এস. ও. এম (স্থানীয় ওজন অভিযোজন)-এর তুলনায় ছোট। অভিযোজনের পরিমাণও (শেখার হার) পুনরাবৃত্তির সাথে দ্রুত হ্রাস পায়। এমনকি পাড়ার মধ্যেও, যে ওজনগুলি বিজয়ীর কাছাকাছি থাকে সেগুলি আরও দূরে থাকা ওজনের তুলনায় বেশি মানিয়ে নেওয়া হয়। ওজন অভিযোজন বর্ণনা করা যেতে পারে যেখানে শেখার হার, শূন্য হিসাবে রূপান্তরিত ইতিবাচক পরামিতিগুলির একটি ক্রম। , অভিযোজনের আগে এবং পরে নোডের ওজন ভেক্টর এবং তম পুনরাবৃত্তিতে বিজয়ী নিউরনের প্রতিবেশী। জিএসওএম-এর হ্রাসমান মান নির্ভর করে সেই সময়ে মানচিত্রে বিদ্যমান নোডের সংখ্যার উপর। বিজয়ীর ত্রুটি মান বৃদ্ধি করুন (ত্রুটি মান হল ইনপুট ভেক্টর এবং ওজন ভেক্টরের মধ্যে পার্থক্য)। কখন (নোডের মোট ত্রুটি কোথায় এবং বৃদ্ধির সীমা)। যদি আই একটি সীমানা নোড হয় তবে নোডগুলি বৃদ্ধি করুন। সীমাহীন নোড হলে প্রতিবেশীদের মধ্যে ওজন বিতরণ করুন। পার্শ্ববর্তী নোডের ওজনের সাথে মেলে নতুন নোডের ওজনের ভেক্টরগুলি শুরু করুন। শেখার হার ()-কে তার প্রারম্ভিক মান দিয়ে শুরু করুন। সমস্ত ইনপুট উপস্থাপিত না হওয়া পর্যন্ত এবং নোডের বৃদ্ধি ন্যূনতম স্তরে হ্রাস না হওয়া পর্যন্ত 2-7 ধাপ পুনরাবৃত্তি করুন। মসৃণকরণ পর্যায়। শেখার হার হ্রাস করুন এবং একটি ছোট প্রারম্ভিক পাড়া ঠিক করুন। বিজয়ীকে খুঁজে বের করুন এবং ক্রমবর্ধমান পর্যায়ে বিজয়ী এবং প্রতিবেশীদের ওজন একইভাবে মানিয়ে নিন। প্রয়োগ জি. এস. ও. এম ডেটা মাইনিং-এ অনেক প্রাক প্রক্রিয়াকরণ কাজের জন্য, অরৈখিক মাত্রা হ্রাসের জন্য, প্রধান বক্ররেখা এবং ম্যানিফোল্ডের আনুমানিকতার জন্য, ক্লাস্টারিং এবং শ্রেণিবিন্যাসের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। এটি প্রায়শই এস. ও. এম-এর তুলনায় তথ্য জ্যামিতির আরও ভাল উপস্থাপনা দেয় (বামদিকে প্রধান বক্ররেখার জন্য শাস্ত্রীয় মানদণ্ড দেখুন)। তথ্যসূত্র গ্রন্থপঞ্জি আরও দেখুন স্ব-সংগঠিত মানচিত্র সময় অভিযোজিত স্ব-সংগঠিত মানচিত্র স্থিতিস্থাপক মানচিত্র কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মেশিন লার্নিং ডেটা মাইনিং অরৈখিক মাত্রা হ্রাস মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম কৃত্রিম স্নায়বিক নেটওয়ার্ক