Oʻzbekiston

Koxonen xaritasini tuzishda foydalaniladigan algoritmlarga quyidagilar kiradi:

• 
  Og'irliklarni ishga tushirish: Trening boshida neyronlarning og'irliklari tasodifiy qiymatlar bilan yoki maxsus algoritm yordamida ishga tushiriladi.
  
• 
  G'olibni aniqlash: Har bir kirish namunasi uchun og'irliklari kirish namunasiga eng yaqin bo'lgan neyron aniqlanadi. Ushbu neyron g'olib yoki eng yaxshi mos keladigan neyron (BMU) deb ataladi.
  
• 
  Og'irlik moslashuvi: G'olib va ​​uning panjaradagi qo'shnilarining vaznlari kiritilgan namunaga ko'proq o'xshash bo'lishi uchun o'rnatiladi. Bu tarmoqqa kirish maydonining topologik xaritasini yaratish imkonini beradi.
  
• 
  Qo‘shni funksiya: Qo‘shni neyronlarning og‘irliklarini moslashtirish darajasini aniqlash uchun qo‘shni funksiyadan foydalaniladi. U vaznga moslashish jarayonida har bir neyronning qo'shnilariga ta'sirini aniqlaydi.
  
• 
  O'rganish tezligi: O'rganish tezligi neyronlarning vazniga moslashish miqdorini nazorat qiladi. Tarmoq ma'lumotlarga aniqroq moslasha olishi uchun, odatda, treningning rivojlanishi bilan u kamayadi.
  
• 
  Iterativ jarayon: Koxonen xaritasini o'rgatish iterativ tarzda amalga oshiriladi, kirish namunalarining bir nechta taqdimoti va keyinchalik neyron og'irliklarining sozlanishi.
  

Umuman olganda, Koxonen xaritasini tuzish algoritmi og'irliklarni ishga tushirish, g'olibni aniqlash, og'irliklarni moslashtirish, qo'shnichilik funktsiyasi va o'rganish tezligidan foydalanish va takroriy o'rganish jarayonini o'z ichiga oladi.

Koxonen xaritalarini ko‘p o‘lchamli berilganlarni vizuallashtirishda qo‘llash.
Koxonen xaritalaridan ko'p o'lchovli ma'lumotlarni vizualizatsiya qilishda foydalanish murakkab ma'lumotlarni ikki o'lchovli fazoda taqdim etish imkonini beradi, bu esa tahlil qilish va vizualizatsiya qilishni osonlashtiradi. Koxonen xaritalari ma'lumotlar tarkibi va naqshlarini aniqlashga va o'xshash xususiyatlarga ega ma'lumotlar guruhlarini aniqlashga yordam beradi.
Koxonen xaritalaridan ko'p o'lchovli ma'lumotlarni ko'rish uchun foydalanilganda quyidagi jarayon sodir bo'ladi. Birinchidan, Koxonen xaritasidagi har bir neyron ikki o'lchovli fazodagi nuqtani ifodalaydi. Keyinchalik, kirish ma'lumotlari xaritaga prognoz qilinadi va har bir kirish namunasi xaritadagi eng yaqin neyronga moslashtiriladi, bu g'olib yoki eng yaxshi mos keladigan neyron (BMU) deb ataladi.
Shundan so'ng, Koxonen xaritasidagi neyron og'irliklari moslashtiriladi. G'olib va ​​uning qo'shnilarining vaznlari kiritilgan ma'lumotlarga ko'proq o'xshash bo'lishi uchun o'rnatiladi. Bu Koxonen xaritalariga kirish maydonining topologik xaritasini yaratishga imkon beradi, bu erda o'xshash naqshlar yaqin atrofdagi neyronlarga joylashtiriladi.
Natijada, Koxonen xaritasidagi har bir neyron ma'lum bir xarakteristikaga yoki ma'lumotlar guruhiga mos keladigan ikki o'lchovli fazodagi noyob mintaqani ifodalaydi. Shu tarzda, ko'p o'lchovli ma'lumotlarni ikki o'lchovli xarita sifatida ko'rish mumkin, bu erda yaqin atrofdagi neyronlar o'xshash xususiyatlarga yoki ma'lumotlar guruhlariga mos keladi.