İçindekiler:
- Tanımı - Kendini Düzenleyen Harita (SOM) ne anlama geliyor?
- Techopedia Kendini Düzenleyen Haritası (SOM) açıklıyor
Tanımı - Kendini Düzenleyen Harita (SOM) ne anlama geliyor?
Kendiliğinden organize olan bir harita (SOM), bir problem alanının iki boyutlu haritasını oluşturmak için denetimsiz öğrenmeyi kullanan bir tür yapay sinir ağıdır. Kendi kendini organize eden bir harita ile problem çözmeye yönelik diğer yaklaşımlar arasındaki temel fark, kendi kendini organize eden bir haritanın gradyan kökenli geri çoğaltma gibi hata düzeltme öğrenmesinden ziyade rekabetçi öğrenme kullanmasıdır.
Kendi kendini düzenleyen bir harita, altıgen veya dikdörtgen bir ızgaradaki verilerin görsel bir temsilini oluşturabilir. Uygulamalar arasında meteoroloji, oşinografi, proje önceliklendirme ve petrol ve gaz araştırmaları bulunmaktadır.
Kendi kendini düzenleyen bir harita aynı zamanda kendi kendini düzenleyen bir özellik haritası (SOFM) veya bir Kohonen haritası olarak da bilinir.
Techopedia Kendini Düzenleyen Haritası (SOM) açıklıyor
Kendi kendini düzenleyen bir harita, bazı sorun alanlarının iki boyutlu bir haritasını oluşturmaya çalışan bir tür yapay sinir ağıdır. Sorun alanı, ABD Kongresi'ndeki oylardan, renk haritalarından ve hatta Wikipedia makaleleri arasındaki bağlantılardan herhangi bir şey olabilir.
Amaç, insan beynindeki görsel korteksin optik sinirler tarafından üretilen sinyalleri kullanarak nesneleri görme şeklini yansıtmaya çalışmaktır. Amaç, ağdaki tüm düğümlerin farklı girişlere farklı tepki vermesini sağlamaktır. Kendi kendini düzenleyen bir harita, düğümlerin sonunda uzmanlaştığı rekabetçi öğrenmeyi kullanır.
Girdi verileri beslendiğinde, ağırlık verilen Öklid mesafesi veya düğümler arasındaki düz çizgi mesafesi hesaplanır. Ağdaki giriş verilerine en çok benzeyen düğüme en iyi eşleşen birim (BMU) denir.
Sinir ağı problem setinde ilerledikçe, ağırlıklar gerçek verilere benzemeye başlar. Böylece sinir ağı, verilerdeki kalıpları bir insanın gördüğü şekilde görmek için kendini eğitmiştir.
Yaklaşım denetimli öğrenme veya hata düzeltme öğrenme gibi diğer AI tekniklerinden farklıdır, ancak bir algoritmayı eğitmek için hata veya ödül sinyalleri kullanmaz. Dolayısıyla, kendi kendini düzenleyen bir harita bir çeşit denetimsiz öğrenmedir.
