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Kohonen-Netz

Befehl: Mathematik -> Neuronales Netzwerk -> Kohonen...

Das Kohonen-Netzwerk (oder "self-organizing map", kurz SOM) wurde von Teuvo Kohonen entwickelt. Die Idee hinter dem Kohonen-Netzwerk ist, eine Struktur von verbundenen Prozessoreinheiten ("Neuronen") zu erstellen, die um das Signal wetteifern. Obwohl die Struktur des Netzes relativ willkürlich sein kann, unterstützt dieses Paket nur rechteckige und lineare Darstellungen.

Das Schachbrettmuster auf der linken Seite zeigt die Struktur des Kohonen-Netzwerkes, wobei jedes Rechteck ein einzelnes Neuron symbolisiert. Innerhalb jedes Neurons werden die Messwerte der Daten angezeigt (leere rote Quadrate). Die Position eines Messwertes hat keine Bedeutung; jeder Messwert wird gerade so weit verschoben, um den Wert sichtbar zu machen, der einem bestimmten Neuron zugeordnet ist (wenn das Kästchen "Objekte verteilen" angekreuzt ist).

Auf der rechten Seite des Fensters können die Parameter des Kohonen-Netzwerkes eingestellt werden:

X-Größe Die Anzahl der Neuronen in horizontaler Richtung. Beachten Sie, dass ein lineares Kohonen-Netzwerk erstellt werden kann, in dem entweder die X-Größe oder die Y-Größe auf 1 gesetzt wird.
Y-Größe Die Anzahl der Neuronen in vertikaler Richtung. Beachten Sie, dass ein lineares Kohonen-Netzwerk erstellt werden kann, in dem entweder die X-Größe oder die Y-Größe auf 1 gesetzt wird.
# Nachbarn Die Zahl (Radius) der anfänglichen Nachbarn. Die Anzahl der Nachbar sinkt während des Trainings linear gegen 1. Beachten Sie, dass die Zahl der Nachbar nicht größer sein sollte, als die Hälfte des größten Größenparameters (X-Größe und Y-Größe). Andernfalls wird der Lernprozess verlangsamt.
Alpha Die anfängliche Lernrate. Die Lernrate sinkt während des Trainings linear gegen Null.
Schritte Die Anzahl der Trainingsschritte. Die Anzahl der Trainingsschritte kann zwischen 10 und 10000 eingestellt werden.
zyklisches Netz Wenn Sie dieses Kästchen ankreuzen, wird ein zyklisches Netzwerk erstellt (entweder ein Torus oder ein Kreis).
Anzeigen des Trainings Der Trainingsfortgang wird während des Trainings angezeigt, wenn Sie dieses Kästchen ankreuzen. Beachten Sie, dass diese Option das Training deutlich verlangsamt.
Objekte verteilen Die Messwerte, die einem einzelnen Neuron zugeteilt sind, werden über das Rechteck des Neurons verteilt. Diese Option ändert die Funktion des Netzwerkes nicht; es ist nur ein einfacher Weg, die Zahl der Messwerte pro Neuron zu visualisieren.
Objekte verbinden Diese Option stellt die Messwerte verbunden durch eine Linie dar. Die Linie wird entsprechend der Reihenfolge der Daten in der Datenmatrix gezogen. Das Verbinden der Objekte kann hilfreich sein, wenn Zeitserien ins Netzwerk eingefüttert werden.


Last Update: 2012-Aug-28