Growing self-organizing map
வளர்ந்து வரும் சுய-ஒழுங்கமைக்கும் வரைபடம் (ஜிஎஸ்ஓஎம்) என்பது சுய-ஒழுங்கமைக்கும் வரைபடத்தின் (எஸ்ஓஎம்) வளர்ந்து வரும் மாறுபாடு ஆகும். எஸ்ஓஎம்மில் பொருத்தமான வரைபட அளவை அடையாளம் காணும் பிரச்சினையை தீர்க்க ஜிஎஸ்ஓஎம் உருவாக்கப்பட்டது. இது குறைந்தபட்ச எண்ணிக்கையிலான முனைகளுடன் (பொதுவாக 4) தொடங்குகிறது மற்றும் ஒரு ஹூரிஸ்டிக் அடிப்படையில் எல்லையில் புதிய முனைகளை வளர்க்கிறது. ஸ்ப்ரெட் ஃபேக்டர் (எஸ்எஃப்) எனப்படும் மதிப்பைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், தரவு ஆய்வாளர் ஜிஎஸ்ஓஎம் வளர்ச்சியைக் கட்டுப்படுத்தும் திறனைக் கொண்டுள்ளார். ஜிஎஸ்ஓஎம் இன் அனைத்து தொடக்க முனைகளும் எல்லை முனைகளாகும், அதாவது. ஒவ்வொரு முனையும் ஆரம்பத்தில் அதன் சொந்த திசையில் வளர சுதந்திரம் உள்ளது. (படம். 1) புதிய முனைகள் எல்லை முனைகளிலிருந்து வளர்க்கப்படுகின்றன. ஒரு முனை அதன் அனைத்து இலவச அண்டை நிலைகளையும் வளர்க்க தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டவுடன் புதிய முனைகள் வளர்க்கப்படும். செவ்வக ஜிஎஸ்ஓஎம்-க்கான மூன்று சாத்தியமான முனை வளர்ச்சி விருப்பங்களை இந்த எண்ணிக்கை காட்டுகிறது. வழிமுறை ஜிஎஸ்ஓஎம் செயல்முறை பின்வருமாறுஃ துவக்க கட்டம்ஃ தொடக்க முனைகளின் (பொதுவாக நான்கு) எடை திசையன்களை 0 மற்றும் 1 க்கு இடையில் சீரற்ற எண்களுடன் துவக்கவும். வளரும் கட்டம்ஃ நெட்வொர்க்கிற்கு தற்போதைய உள்ளீடு என்ற சூத்திரத்தைப் பயன்படுத்தி பரவல் காரணி () இன் படி கொடுக்கப்பட்ட தரவு பரிமாண தொகுப்பிற்கான வளர்ச்சி வரம்பைக் கணக்கிடுங்கள். யூக்ளிடியன் தூரத்தைப் (SOM ஐப் போலவே) பயன்படுத்தி, தற்போதைய அம்ச வரைபடத்திற்கு (வெற்றியாளர்) வரைபடமாக்கப்பட்ட உள்ளீட்டு திசையனுக்கு மிக நெருக்கமான எடை திசையனைத் தீர்மானிக்கவும். இந்த படிநிலையை பின்வருமாறு சுருக்கமாகக் கூறலாம்ஃ முறையே உள்ளீடு மற்றும் எடை திசையன்கள் எங்கே, முனைகளுக்கான நிலை திசையன் மற்றும் இயற்கையான எண்களின் தொகுப்பாகும். எடை திசையன் தழுவல் வெற்றியாளர் மற்றும் வெற்றியாளரின் சுற்றுப்புறத்திற்கு மட்டுமே பயன்படுத்தப்படுகிறது. சுற்றுப்புறம் என்பது வெற்றியாளரைச் சுற்றியுள்ள நரம்பணுக்களின் தொகுப்பாகும், ஆனால் ஜிஎஸ்ஓஎம்மில் எடை தழுவலுக்காக தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட தொடக்க சுற்றுப்புறம் எஸ்ஓஎம் (உள்ளூர்மயமாக்கப்பட்ட எடை தழுவல்) உடன் ஒப்பிடும்போது சிறியது. தழுவலின் அளவும் (கற்றல் விகிதம்) மறு செய்கைகளில் அதிவேகமாகக் குறைக்கப்படுகிறது. அக்கம்பக்கத்தில் கூட, வெற்றியாளருக்கு நெருக்கமான எடைகள் தொலைவில் உள்ளதை விட அதிகமாக மாற்றியமைக்கப்படுகின்றன. கற்றல் விகிதம், பூஜ்ஜியமாக ஒன்றிணைக்கும் நேர்மறை அளவுருக்களின் வரிசையாகும் என்பதன் மூலம் எடை தழுவலை விவரிக்க முடியும். , தழுவலுக்கு முன்னும் பின்னும் முனையின் எடை திசையன்கள் மற்றும் th மறு செய்கையில் வெற்றி நியூரானின் சுற்றுப்புறமாகும். ஜிஎஸ்ஓஎம்மின் குறைந்து வரும் மதிப்பு அந்த நேரத்தில் வரைபடத்தில் இருக்கும் முனைகளின் எண்ணிக்கையைப் பொறுத்தது. வெற்றியாளரின் பிழை மதிப்பை அதிகரிக்கவும் (பிழை மதிப்பு என்பது உள்ளீட்டு திசையனுக்கும் எடை திசையன்களுக்கும் இடையிலான வேறுபாடு). எப்போது (முனையின் மொத்த பிழை மற்றும் வளர்ச்சி வரம்பு எங்கே). i ஒரு எல்லை முனை என்றால் முனைகளை வளர்க்கவும். எல்லை அல்லாத முனையாக இருந்தால் அருகிலுள்ளவர்களுக்கு எடைகளை விநியோகிக்கவும். அண்டை முனை எடைகளுடன் பொருந்த புதிய முனை எடை திசையன்களை துவக்குங்கள். கற்றல் விகிதத்தை () அதன் தொடக்க மதிப்புக்கு துவக்கவும். அனைத்து உள்ளீடுகளும் வழங்கப்படும் வரை மற்றும் முனை வளர்ச்சி குறைந்தபட்ச நிலைக்கு குறைக்கப்படும் வரை 2-7 படிகளை மீண்டும் செய்யவும். மென்மையாக்கும் கட்டம். கற்றல் விகிதத்தைக் குறைத்து, ஒரு சிறிய தொடக்க சுற்றுப்புறத்தை சரிசெய்யவும். வெற்றியாளரைக் கண்டுபிடித்து, வளர்ந்து வரும் கட்டத்தைப் போலவே வெற்றியாளர் மற்றும் அண்டை நாடுகளின் எடைகளையும் மாற்றியமைக்கவும். பயன்பாடுகள் தரவுச் சுரங்கத்தில் பல முன்கூட்டிய செயலாக்க பணிகளுக்கு ஜிஎஸ்ஓஎம் பயன்படுத்தப்படலாம், நேரியல் அல்லாத பரிமாணக் குறைப்புக்கு, முதன்மை வளைவுகள் மற்றும் பன்மடங்கு தோராயமாக, கிளஸ்டரிங் மற்றும் வகைப்பாட்டிற்கு. இது பெரும்பாலும் எஸ்ஓஎம்-ஐ விட தரவு வடிவவியலின் சிறந்த பிரதிநிதித்துவத்தை அளிக்கிறது (இடதுபுறத்தில் உள்ள முதன்மை வளைவுகளுக்கான பாரம்பரிய அளவுகோலைப் பார்க்கவும்). குறிப்புகள் நூலியல் மேலும் காண்க சுய-ஒழுங்கமைக்கும் வரைபடம் நேர தழுவல் சுய-ஒழுங்கமைக்கும் வரைபடம் நெகிழ்வான வரைபடம் செயற்கை நுண்ணறிவு இயந்திர கற்றல் தரவு சுரங்கம் நேரியல் பரிமாணம் குறைப்பு இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள்