Growing self-organizing map
एक बढ़ता हुआ स्व-संगठित मानचित्र (जी. एस. ओ. एम.) एक स्व-संगठित मानचित्र (एस. ओ. एम.) का एक बढ़ता हुआ रूप है। जी. एस. ओ. एम. को एस. ओ. एम. में एक उपयुक्त मानचित्र आकार की पहचान करने के मुद्दे को संबोधित करने के लिए विकसित किया गया था। यह न्यूनतम संख्या में नोड्स (आमतौर पर 4) के साथ शुरू होता है और एक शोध के आधार पर सीमा पर नए नोड्स विकसित करता है। स्प्रेड फैक्टर (एस. एफ.) नामक मूल्य का उपयोग करके, डेटा विश्लेषक के पास जी. एस. ओ. एम. के विकास को नियंत्रित करने की क्षमता होती है। जी. एस. ओ. एम. के सभी प्रारंभिक नोड्स सीमा नोड्स हैं, अर्थात। प्रत्येक नोड को शुरुआत में अपनी दिशा में बढ़ने की स्वतंत्रता होती है। (चित्र। 1) नए नोड्स सीमा नोड्स से उगाए जाते हैं। एक बार जब एक नोड को बढ़ने के लिए चुना जाता है तो उसके सभी मुक्त पड़ोसी स्थानों को नए नोड विकसित किए जाएंगे। यह आंकड़ा आयताकार जी. एस. ओ. एम. के लिए तीन संभावित नोड विकास विकल्पों को दर्शाता है। एल्गोरिथ्म जी. एस. ओ. एम. प्रक्रिया इस प्रकार हैः प्रारंभिक चरणः 0 और 1 के बीच यादृच्छिक संख्याओं के साथ प्रारंभिक नोड्स (आमतौर पर चार) के भार सदिशों को प्रारंभ करें। प्रसार कारक () के अनुसार आयाम के दिए गए डेटा सेट के लिए वृद्धि सीमा () की गणना सूत्र बढ़ते चरणः नेटवर्क को प्रस्तुत इनपुट का उपयोग करके करें। यूक्लिडियन दूरी (एस. ओ. एम. के समान) का उपयोग करके वर्तमान विशेषता मानचित्र (विजेता) के लिए मैप किए गए इनपुट वेक्टर के सबसे करीब वजन वेक्टर का निर्धारण करें। इस चरण को संक्षेप में इस प्रकार निकाला जा सकता हैः जहां, क्रमशः इनपुट और भार सदिश हैं, वे नोड्स के लिए स्थिति सदिश हैं और प्राकृतिक संख्याओं का समूह है। वेट वेक्टर अनुकूलन केवल विजेता और विजेता के पड़ोस पर लागू होता है। पड़ोस विजेता के आसपास न्यूरॉन्स का एक समूह है, लेकिन जी. एस. ओ. एम. में वजन अनुकूलन के लिए चुना गया प्रारंभिक पड़ोस एस. ओ. एम. (स्थानीयकृत वजन अनुकूलन) की तुलना में छोटा है। अनुकूलन की मात्रा (सीखने की दर) भी पुनरावृत्तियों पर तेजी से कम हो जाती है। पड़ोस के भीतर भी, जो वजन विजेता के करीब होते हैं, उन्हें दूर की तुलना में अधिक अनुकूलित किया जाता है। वजन अनुकूलन को इस प्रकार वर्णित किया जा सकता है कि सीखने की दर, शून्य में परिवर्तित होने वाले सकारात्मक मापदंडों का एक क्रम है। , अनुकूलन से पहले और बाद में नोड के वजन वैक्टर हैं और th पुनरावृत्ति में जीतने वाले न्यूरॉन का पड़ोस है। जी. एस. ओ. एम. में इसका घटता मूल्य उस समय मानचित्र में मौजूद नोड्स की संख्या पर निर्भर करता है। विजेता का त्रुटि मान बढ़ाएँ (त्रुटि मान इनपुट वेक्टर और भार वैक्टर के बीच का अंतर है)। कब (जहाँ नोड की कुल त्रुटि है और विकास सीमा है)। यदि i एक सीमा नोड है तो नोड्स विकसित करें। यदि कोई गैर-सीमा नोड है तो पड़ोसियों को भार वितरित करें। पड़ोसी नोड भार से मेल खाने के लिए नए नोड भार वैक्टर को प्रारंभ करें। सीखने की दर () को उसके प्रारंभिक मूल्य पर प्रारंभ करें। 2-7 चरणों को तब तक दोहराएं जब तक कि सभी निवेश प्रस्तुत नहीं हो जाते और नोड वृद्धि न्यूनतम स्तर तक कम नहीं हो जाती। चिकनाई चरण। सीखने की दर को कम करें और एक छोटे से शुरुआती पड़ोस को ठीक करें। विजेता को ढूंढें और विजेता और पड़ोसियों के वजन को उसी तरह अनुकूलित करें जैसे बढ़ते हुए चरण में होता है। अनुप्रयोग जी. एस. ओ. एम. का उपयोग डेटा माइनिंग में कई पूर्व-प्रसंस्करण कार्यों के लिए, अरैखिक आयामी कमी के लिए, प्रमुख वक्रों और कई गुना के सन्निकटन के लिए, क्लस्टरिंग और वर्गीकरण के लिए किया जा सकता है। यह अक्सर एस. ओ. एम. की तुलना में डेटा ज्यामिति का बेहतर प्रतिनिधित्व देता है (बाईं ओर प्रमुख वक्रों के लिए शास्त्रीय बेंचमार्क देखें)। संदर्भ ग्रंथ सूची भी देखें स्व-व्यवस्थित मानचित्र समय अनुकूली स्व-संगठित मानचित्र लोचदार मानचित्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीन लर्निंग डेटा खनन अरैखिक आयामी कमी मशीन लर्निंग एल्गोरिदम कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क