Growing self-organizing map
ગ્રોઇંગ સેલ્ફ-ઓર્ગેનાઇઝિંગ મેપ (જી. એસ. ઓ. એમ.) એ સેલ્ફ-ઓર્ગેનાઇઝિંગ મેપ (એસ. ઓ. એમ.) નો વધતો પ્રકાર છે. જી. એસ. ઓ. એમ. નો વિકાસ એસ. ઓ. એમ. માં યોગ્ય નકશાના કદને ઓળખવાના મુદ્દાને ઉકેલવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો. તે ઓછામાં ઓછી સંખ્યામાં ગાંઠો (સામાન્ય રીતે 4) થી શરૂ થાય છે અને હ્યુરિસ્ટિકના આધારે સીમા પર નવા ગાંઠો ઉગે છે. સ્પ્રેડ ફેક્ટર (એસ. એફ.) નામના મૂલ્યનો ઉપયોગ કરીને, ડેટા વિશ્લેષક પાસે જી. એસ. ઓ. એમ. ની વૃદ્ધિને નિયંત્રિત કરવાની ક્ષમતા હોય છે. જીએસઓએમના તમામ પ્રારંભિક નોડ્સ બાઉન્ડ્રી નોડ્સ છે, એટલે કે. દરેક નોડને શરૂઆતમાં તેની પોતાની દિશામાં વધવાની સ્વતંત્રતા હોય છે. (આકૃતિ. 1) સીમા ગાંઠોમાંથી નવા ગાંઠો ઉગાડવામાં આવે છે. એકવાર નોડને તેના તમામ મુક્ત પડોશી સ્થાનોને વિકસાવવા માટે પસંદ કરવામાં આવે તે પછી નવા નોડ ઉગાડવામાં આવશે. આ આંકડો લંબચોરસ જી. એસ. ઓ. એમ. માટે ત્રણ સંભવિત નોડ વૃદ્ધિ વિકલ્પો દર્શાવે છે. અલ્ગોરિધમ જીએસઓએમ પ્રક્રિયા નીચે મુજબ છેઃ પ્રારંભિક તબક્કોઃ 0 અને 1 ની વચ્ચે રેન્ડમ સંખ્યાઓ સાથે પ્રારંભિક ગાંઠો (સામાન્ય રીતે ચાર) ના વજન વેક્ટરને પ્રારંભ કરો. સૂત્ર ગ્રોઇંગ ફેઝઃ પ્રેઝન્ટ ઇનપુટ ટુ ધ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરીને સ્પ્રેડ ફેક્ટર () અનુસાર પરિમાણના આપેલ ડેટા સમૂહ માટે વૃદ્ધિ થ્રેશોલ્ડ () ની ગણતરી કરો. યુક્લિડિયન અંતર (એસ. ઓ. એમ. જેવું જ) નો ઉપયોગ કરીને વર્તમાન લક્ષણ નકશા (વિજેતા) સાથે મેપ કરેલા ઇનપુટ વેક્ટરની સૌથી નજીકનું વજન વેક્ટર નક્કી કરો. આ પગલાનો સારાંશ આ રીતે આપી શકાયઃ એવી રીતે શોધો કે જ્યાં અનુક્રમે ઇનપુટ અને વજન વેક્ટર છે, તે નોડ્સ માટે સ્થિતિ વેક્ટર છે અને તે કુદરતી સંખ્યાઓનો સમૂહ છે. વજન વેક્ટર અનુકૂલન માત્ર વિજેતા અને વિજેતાના પડોશીને જ લાગુ પડે છે. પડોશ એ વિજેતાની આસપાસના ચેતાકોષોનો સમૂહ છે, પરંતુ જી. એસ. ઓ. એમ. માં વજન અનુકૂલન માટે પસંદ કરેલ પ્રારંભિક પડોશ એસ. ઓ. એમ. (સ્થાનિક વજન અનુકૂલન) ની તુલનામાં નાનો છે. અનુકૂલનની માત્રા (શીખવાનો દર) પણ પુનરાવર્તનો પર ઝડપથી ઘટાડવામાં આવે છે. પડોશમાં પણ, વિજેતાની નજીક હોય તેવા વજનને વધુ દૂર કરતાં વધુ અનુકૂળ કરવામાં આવે છે. વજનના અનુકૂલનને તેના દ્વારા વર્ણવી શકાય છે કે જ્યાં શીખવાનો દર, શૂન્યમાં રૂપાંતરિત થતા હકારાત્મક પરિમાણોનો ક્રમ છે. , અનુકૂલન પહેલાં અને પછી નોડના વજન વાહક છે અને છઠ્ઠા પુનરાવર્તનમાં વિજેતા ચેતાકોષનો પડોશી છે. જી. એસ. ઓ. એમ. માં ઘટતું મૂલ્ય તે સમયે નકશામાં અસ્તિત્વમાં રહેલા ગાંઠોની સંખ્યા પર આધાર રાખે છે. વિજેતાનું ભૂલ મૂલ્ય વધારવું (ભૂલ મૂલ્ય એ ઇનપુટ વેક્ટર અને વજન વેક્ટર વચ્ચેનો તફાવત છે). ક્યારે (જ્યાં નોડની કુલ ભૂલ છે અને વૃદ્ધિ થ્રેશોલ્ડ છે). જો i એ બાઉન્ડ્રી નોડ હોય તો નોડ્સ ઉગાડો. જો બિન-બાઉન્ડ્રી નોડ હોય તો પડોશીઓને વજન વહેંચો. પડોશી નોડ વજન સાથે મેળ કરવા માટે નવા નોડ વજન વેક્ટરને પ્રારંભ કરો. શીખવાનો દર () ને તેના પ્રારંભિક મૂલ્યથી પ્રારંભ કરો. જ્યાં સુધી તમામ ઇનપુટ્સ રજૂ કરવામાં ન આવે અને નોડ વૃદ્ધિ લઘુત્તમ સ્તર સુધી ઘટાડવામાં ન આવે ત્યાં સુધી 2-7 પગલાંઓનું પુનરાવર્તન કરો. સ્મૂથિંગ તબક્કો. શીખવાનો દર ઘટાડવો અને એક નાનો પ્રારંભિક પડોશી નક્કી કરવો. વિજેતા શોધો અને વિજેતા અને પડોશીઓના વજનને વૃદ્ધિના તબક્કાની જેમ અનુરૂપ બનાવો. જી. એસ. ઓ. એમ. નો ઉપયોગ ડેટા માઇનિંગમાં ઘણા પ્રીપ્રોસેસિંગ કાર્યો માટે, બિનરેખીય પરિમાણીયતા ઘટાડવા માટે, મુખ્ય વળાંક અને મેનીફોલ્ડ્સના અંદાજ માટે, ક્લસ્ટરિંગ અને વર્ગીકરણ માટે થઈ શકે છે. તે ઘણીવાર એસ. ઓ. એમ. કરતાં માહિતી ભૂમિતિને વધુ સારી રીતે રજૂ કરે છે (ડાબી બાજુના મુખ્ય વળાંક માટે શાસ્ત્રીય માપદંડ જુઓ). સંદર્ભો ગ્રંથસૂચિ પણ જુઓ સ્વ-સંગઠિત નકશો સમય અનુકૂલનશીલ સ્વ-સંગઠિત નકશો સ્થિતિસ્થાપક નકશો કૃત્રિમ બુદ્ધિ મશીન લર્નિંગ ડેટા માઇનિંગ બિનરેખીય પરિમાણતા ઘટાડા મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ