AForge SOM 구현 이해하기

Question

안녕하세요 신경 애호가, AForge에서 SOM 학습 알고리즘에 대해 약간 혼란스러워합니다. 구현시 가장 일반적인 경우 인 2 차원 SOM을 가정합니다.

웹상의 다른 SOM 그래픽을 살펴보면 시간이 지남에 따라 신경 세포의 위치가 바뀌는 것으로 나타났습니다. 비슷한 뉴런들이 결합됩니다.

나는 소스 코드를보고지도에서 뉴런의 위치가 고정되어 있다는 것을 알았다. 그것은 :

int wx = neuronIndex % width; 
int wy = neuronIndex/width; 

고정 된 위치를 가진 SOM의 또 다른 유형입니까, 아니면 뭔가를 놓치고 있습니까? 또한 주로 SOM에서 정보 그래픽을 얻으려고한다고 생각했지만하지만 Neuron의 위치를 ​​검색 할 수있는 공개 방법은 없습니다.

Answer 1

하지 AForge을 잘 알고 있지만 ....

편집 : 우선은 무게가 2D하고 그리드를 닮은 가르쳐하지만,이 더욱 추측이라고 생각했다 :의 이동 그리드 당신이 본 뉴런은 아직 SOM의 노드가 아닙니다. SOM 노드의 위치는 일정합니다. SOM은 일부 데이터 집합을 추상화하도록 가르치고 노드의 가중치를 시각화하는 방법으로는 Sammon's mapping이 사용됩니다. 결과는 this과 비슷하며 노드 또는 "뉴런"이 움직이지 않는 원본 SOM의 격자와 혼동 될 수 있습니다.

여전히 교육받은 것으로 추측됩니다.