Growing self-organizing map
ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟಿಸುವ ನಕ್ಷೆ (ಜಿಎಸ್ಒಎಂ) ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟಿಸುವ ನಕ್ಷೆಯ (ಎಸ್ಒಎಂ) ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆ. ಎಸ್ಒಎಂನಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ನಕ್ಷೆಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಜಿಎಸ್ಒಎಂ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಕನಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ ನೋಡ್ಗಳೊಂದಿಗೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 4) ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗಡಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಸ್ಪ್ರೆಡ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ (ಎಸ್ಎಫ್) ಎಂಬ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಜಿಎಸ್ಒಎಂನ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ. ಜಿಎಸ್ಒಎಂನ ಎಲ್ಲಾ ಆರಂಭಿಕ ನೋಡ್ಗಳು ಬೌಂಡರಿ ನೋಡ್ಗಳಾಗಿವೆ, ಅಂದರೆ. ಪ್ರತಿ ನೋಡ್ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ತನ್ನದೇ ಆದ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುವ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. (ಚಿತ್ರ. 1) ಹೊಸ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಗಡಿ ನೋಡ್ಗಳಿಂದ ಬೆಳೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ಉಚಿತ ನೆರೆಯ ಸ್ಥಾನಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಯಲು ಒಂದು ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ಹೊಸ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅಂಕಿ ಅಂಶವು ಆಯತಾಕಾರದ ಜಿ. ಎಸ್. ಓ. ಎಂ. ಗೆ ಮೂರು ಸಂಭಾವ್ಯ ನೋಡ್ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಜಿಎಸ್ಒಎಂ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆಃ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಃ 0 ಮತ್ತು 1 ರ ನಡುವಿನ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ ನೋಡ್ಗಳ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಾಲ್ಕು) ತೂಕದ ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಗ್ರೋಯಿಂಗ್ ಫೇಸ್ಃ ಪ್ರೆಸೆಂಟ್ ಇನ್ಪುಟ್ ಟು ದಿ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಎಂಬ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಪ್ರೆಡ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ () ಪ್ರಕಾರ ದತ್ತಾಂಶದ ಆಯಾಮದ ಗುಂಪಿಗೆ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮಿತಿಯನ್ನು () ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿ. ಯುಕ್ಲಿಡಿಯನ್ ದೂರವನ್ನು (ಎಸ್. ಓ. ಎಂ. ಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಸ್ತುತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ನಕ್ಷೆಗೆ (ವಿಜೇತ) ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾದ ಇನ್ಪುಟ್ ವೆಕ್ಟರ್ಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ತೂಕದ ವಾಹಕವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ. ಈ ಹಂತವನ್ನು ಹೀಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಬಹುದುಃ ಇನ್ಪುಟ್ ಮತ್ತು ತೂಕ ವಾಹಕಗಳು ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಎಲ್ಲಿ, ನೋಡ್ಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಾನ ವಾಹಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ. ತೂಕ ವಾಹಕದ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ವಿಜೇತ ಮತ್ತು ವಿಜೇತರ ನೆರೆಹೊರೆಗೆ ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನೆರೆಹೊರೆಯು ವಿಜೇತರ ಸುತ್ತಲಿನ ನರಕೋಶಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಜಿಎಸ್ಒಎಂನಲ್ಲಿ ತೂಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ಆರಂಭಿಕ ನೆರೆಹೊರೆಯು ಎಸ್ಒಎಂ (ಸ್ಥಳೀಯ ತೂಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ) ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣವು (ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣ) ಸಹ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಘಾತೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ನೆರೆಹೊರೆಯಲ್ಲೂ ಸಹ, ವಿಜೇತರಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ತೂಕಗಳನ್ನು ದೂರದ ತೂಕಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ತೂಕದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಕಲಿಕೆಯ ದರವು ಶೂನ್ಯಕ್ಕೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗುವ ಧನಾತ್ಮಕ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿದೆ ಎಂದು ವಿವರಿಸಬಹುದು. , ರೂಪಾಂತರದ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ನೋಡ್ನ ತೂಕ ವಾಹಕಗಳಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಇದು ಮೂರನೇ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ಗೆಲ್ಲುವ ನರಕೋಶದ ನೆರೆಹೊರೆಯಾಗಿದೆ. ಜಿಎಸ್ಒಎಂನಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿರುವ ಮೌಲ್ಯವು ಆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ನೋಡ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ವಿಜೇತರ ದೋಷ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ (ದೋಷ ಮೌಲ್ಯವು ಇನ್ಪುಟ್ ವಾಹಕ ಮತ್ತು ತೂಕ ವಾಹಕಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ). ಯಾವಾಗ (ನೋಡ್ನ ಒಟ್ಟು ದೋಷ ಎಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮಿತಿ). i ಒಂದು ಬೌಂಡರಿ ನೋಡ್ ಆಗಿದ್ದರೆ ನೋಡ್ಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಸಿ. ಗಡಿಯಲ್ಲದ ನೋಡ್ ಆಗಿದ್ದರೆ ನೆರೆಹೊರೆಯವರಿಗೆ ತೂಕವನ್ನು ವಿತರಿಸಿ. ನೆರೆಯ ನೋಡ್ ತೂಕಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ಹೊಸ ನೋಡ್ ತೂಕ ವಾಹಕಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಕಲಿಕೆಯ ದರವನ್ನು () ಅದರ ಆರಂಭಿಕ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಎಲ್ಲಾ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವವರೆಗೆ ಮತ್ತು ನೋಡ್ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಕನಿಷ್ಠ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಇಳಿಸುವವರೆಗೆ 2-7 ಹಂತಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ. ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವ ಹಂತ. ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಆರಂಭಿಕ ನೆರೆಹೊರೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ. ವಿಜೇತರನ್ನು ಹುಡುಕಿ ಮತ್ತು ವಿಜೇತರು ಮತ್ತು ನೆರೆಹೊರೆಯವರ ತೂಕವನ್ನು ಬೆಳೆಯುವ ಹಂತದಂತೆಯೇ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಿ. ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಜಿಎಸ್ಒಎಂ ಅನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ, ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಆಯಾಮದ ಕಡಿತಕ್ಕಾಗಿ, ಪ್ರಧಾನ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾನಿಫೋಲ್ಡ್ಗಳ ಅಂದಾಜುಗಾಗಿ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಸ್. ಓ. ಎಂ. ಗಿಂತ ದತ್ತಾಂಶ ಜ್ಯಾಮಿತಿಯ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ (ಎಡಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರಧಾನ ವಕ್ರಾಕೃತಿಗಳಿಗೆ ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ನೋಡಿ). ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಗ್ರಂಥಸೂಚಿ ಸಹ ನೋಡಿ ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟಿಸುವ ನಕ್ಷೆ ಸಮಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಸ್ವಯಂ-ಸಂಘಟಿಸುವ ನಕ್ಷೆ ಸ್ಥಿತಿಸ್ಥಾಪಕ ನಕ್ಷೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಆಯಾಮ ಕಡಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಕೃತಕ ನರ ಜಾಲಗಳು