Growing self-organizing map
گروئنگ سیلف آرگنائزنگ میپ (جی ایس او ایم) سیلف آرگنائزنگ میپ (ایس او ایم) کی بڑھتی ہوئی شکل ہے۔ جی ایس او ایم کو ایس او ایم میں نقشے کے مناسب سائز کی شناخت کے مسئلے کو حل کرنے کے لیے تیار کیا گیا تھا۔ یہ نوڈس کی کم سے کم تعداد (عام طور پر 4) سے شروع ہوتا ہے اور ہیورسٹک کی بنیاد پر باؤنڈری پر نئے نوڈس اگاتا ہے۔ اسپریڈ فیکٹر (ایس ایف) نامی قدر کا استعمال کرتے ہوئے، ڈیٹا تجزیہ کار میں جی ایس او ایم کی ترقی کو کنٹرول کرنے کی صلاحیت ہوتی ہے۔ جی ایس او ایم کے تمام ابتدائی نوڈس باؤنڈری نوڈس ہیں، یعنی۔ ہر نوڈ کو شروع میں اپنی سمت میں بڑھنے کی آزادی ہوتی ہے۔ (شکل۔ 1) نئے نوڈس باؤنڈری نوڈس سے اگائے جاتے ہیں۔ ایک بار جب نوڈ کو بڑھنے کے لیے منتخب کیا جاتا ہے تو اس کی تمام مفت پڑوسی پوزیشنیں نئے نوڈس اگائے جائیں گے۔ یہ اعداد و شمار ایک آئتاکار جی ایس او ایم کے لیے نوڈ کی ترقی کے تین ممکنہ اختیارات کو ظاہر کرتے ہیں۔ الگورتھم جی ایس او ایم کا عمل مندرجہ ذیل ہے: ابتدائی مرحلے: 0 اور 1 کے درمیان بے ترتیب نمبروں کے ساتھ ابتدائی نوڈس (عام طور پر چار) کے وزن کے ویکٹر کو شروع کریں۔ اسپریڈ فیکٹر () کے مطابق طول و عرض کے دیئے گئے ڈیٹا سیٹ کے لیے گروتھ تھریشولڈ () کا حساب لگائیں فارمولہ گروئنگ فیز: نیٹ ورک میں پریزنٹ ان پٹ کا استعمال کرتے ہوئے۔ وزن کے ویکٹر کا تعین کریں جو یوکلڈین فاصلہ (ایس او ایم کی طرح) کا استعمال کرتے ہوئے موجودہ فیچر میپ (فاتح) کے نقشے والے ان پٹ ویکٹر کے قریب ہے۔ اس مرحلے کا خلاصہ اس طرح کیا جا سکتا ہے: اس طرح تلاش کریں کہ ان پٹ اور وزن کے ویکٹر بالترتیب کہاں ہیں، نوڈس کے لیے پوزیشن ویکٹر ہے اور قدرتی اعداد کا مجموعہ ہے۔ ویٹ ویکٹر موافقت کا اطلاق صرف فاتح اور خود فاتح کے پڑوس پر ہوتا ہے۔ پڑوس فاتح کے ارد گرد نیوران کا ایک مجموعہ ہے، لیکن جی ایس او ایم میں وزن موافقت کے لیے منتخب کردہ ابتدائی پڑوس ایس او ایم (مقامی وزن موافقت) کے مقابلے میں چھوٹا ہے۔ موافقت کی مقدار (سیکھنے کی شرح) بھی تکرار کے دوران تیزی سے کم ہو جاتی ہے۔ یہاں تک کہ محلے کے اندر بھی، وہ وزن جو فاتح کے قریب ہوتے ہیں، ان کے مقابلے میں زیادہ ڈھال لیے جاتے ہیں جو دور ہوتے ہیں۔ وزن کی موافقت کو اس طرح بیان کیا جا سکتا ہے کہ سیکھنے کی شرح، مثبت پیرامیٹرز کا ایک سلسلہ ہے جو صفر میں تبدیل ہوتا ہے۔ ، موافقت سے پہلے اور بعد میں نوڈ کے وزن کے ویکٹر ہیں اور ویں تکرار میں جیتنے والے نیوران کا پڑوس ہے۔ جی ایس او ایم کی گھٹتی ہوئی قیمت اس وقت نقشے میں موجود نوڈس کی تعداد پر منحصر ہوتی ہے۔ فاتح کی ایرر ویلیو میں اضافہ کریں (ایرر ویلیو ان پٹ ویکٹر اور ویکٹروں کے درمیان فرق ہے)۔ کب (جہاں نوڈ کی کل غلطی ہے اور ترقی کی حد ہے)۔ اگر i باؤنڈری نوڈ ہے تو نوڈس بڑھائیں۔ اگر غیر باؤنڈری نوڈ ہے تو پڑوسیوں میں وزن تقسیم کریں۔ پڑوسی نوڈ وزن سے ملنے کے لیے نئے نوڈ وزن ویکٹر کو شروع کریں۔ سیکھنے کی شرح () کو اس کی ابتدائی قدر پر شروع کریں۔ اقدامات 2-7 کو دہرائیں جب تک کہ تمام ان پٹ پیش نہ کیے جائیں اور نوڈ کی ترقی کو کم سے کم سطح تک کم نہ کر دیا جائے۔ ہموار کرنے کا مرحلہ۔ سیکھنے کی شرح کو کم کریں اور ایک چھوٹا سا ابتدائی پڑوس طے کریں۔ فاتح تلاش کریں اور فاتح اور پڑوسیوں کے وزن کو اسی طرح ڈھال لیں جس طرح بڑھتے ہوئے مرحلے میں ہوتا ہے۔ ایپلی کیشنز جی ایس او ایم کو ڈیٹا مائننگ میں بہت سے پری پروسیسنگ کاموں کے لیے، غیر لکیری جہت میں کمی کے لیے، پرنسپل منحنی خطوط اور کئی گنا کے تخمینے کے لیے، کلسٹرنگ اور درجہ بندی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ اکثر ایس او ایم کے مقابلے ڈیٹا جیومیٹری کی بہتر نمائندگی دیتا ہے (بائیں طرف پرنسپل منحنی خطوط کے لیے کلاسیکی معیار دیکھیں)۔ حوالہ جات کتابچہ خود منظم نقشہ وقت موافقت خود منظم نقشہ لچکدار نقشہ مصنوعی ذہانت مشین لرننگ ڈیٹا مائننگ غیر لکیری جہت میں کمی مشین لرننگ الگورتھم مصنوعی عصبی نیٹ ورک