このフェーズの間に、ニューロンの重みが、関連するニューロンの位置と一致するように入力空間に順序付けられます。このフェーズの間に、順序付けフェーズで求められたトポロジカル順序を保持しながら、重みが入力空間に比較的均等に広がることが期待されます。ニューロンの重みベクトルは最初、入力空間の中で入力ベクトルが存在する領域の方向にいっせいに大きいステップで移動します。まで減少するにつれて、マップは与えられた入力ベクトルに対してトポロジカルに順序付けられるようになります。なると、ネットワークはかなり適切に順序付けられています。学習は、ニューロンが入力ベクトル全体に均等に広がるまで続けられます。競合層と同様に、自己組織化マップのニューロンは、入力空間のセクション全体で均等な確率で入力ベクトルが提示された場合、それらの間隔がほぼ等しい距離になるように順序付けられます。入力ベクトルが入力空間全体で異なる頻度で提示された場合、特徴マップの層のニューロンは、その層の入力ベクトルの頻度に比例するように領域に割り当てられます。したがって、特徴マップは入力を分類するように学習が行われる一方で、入力のトポロジと分布の両方も学習します。エポック行うことができます。train(net,P);plotsompos(net,P)ニューロンがさまざまな学習グループの方向に移動を始めることがわかります。ニューロンが各グループにもっと近づくには、さらに学習が必要です。前述のように、自己組織化マップは、ニューロンが重みを更新する点で従来の競合学習とは異なります。特徴マップでは、勝者のみが更新される代わりに、勝者とその近傍の重みが更新されます。結果として、近傍ニューロンが類似の重みベクトルを持ち、類似の入力ベクトルに対して応答するようになります。つの例を簡単に示します。次元自己組織化マップも試してみてください。要素単位入力ベクトルを考えます。0:0.5*pi/99:0.5*pi;以下はこのデータのプロットです。次元層として定義されます。このマップは、上で示したこれらの入力ベクトルについて学習が行われます。当初、これらのニューロンは図の中央にあります。学習を開始すると、重みベクトルは、入力ベクトルの方向にいっせいに移動します。これらは、近傍サイズが減少するにつれて、順序付けられていきます。最終的に、層の重みが調整され、各ニューロンが多くの入力ベクトルによって占められている入力空間の領域に強く応答するようになります。近傍ニューロンの重みベクトルの配置には、入力ベクトルのトポロジも反映されています。自己組織化マップは、入力ベクトルがランダムな順序で使用されて学習が行われるので、同じ初期ベクトルで開始しても学習の結果が必ず同じになるわけではないことに注意してください。次元自己組織化マップの学習方法を示します。最初に、次のコードでランダムな入力データが作成されます。個の入力ベクトルのプロットです。次元マップが使用されます。従って距離が計算されます。提示サイクルにわたってマップの学習が行われます。サイクル後の自己組織化マップです。円で示されている重みベクトルは、ほぼランダムに配置されています。サイクル後に、線で結ばれている近傍ニューロンの重みベクトルは互いに近くなっています。サイクル後のマップです。サイクル後には、入力ベクトルを制約する入力空間のトポロジに従って、マップの組織化が始まっています。サイクル後の以下のプロットは、マップが入力空間全体にわたってさらに均等に分布していることを示しています。サイクル後に、マップは入力空間全体にかなり均等に広がります。ニューロンは、この問題における入力ベクトルの均等な分布を反映して、非常に均等に配置されます。次元自己組織化マップは、入力空間のトポロジを学習します。自己組織化マップが、近傍ニューロンが類似の入力を認識するように組織化されるまでにそれほど時間を要さないのに対して、入力ベクトルの分布に従って最終的に配置されるまでには時間を要することに注意してください。学習の既定アルゴリズムになっています。以下のコマンドを使用して、単純なデータセットに対してこのアルゴリズムの実験を行えます。次元マップが作成され、学習が行われます。学習中は、次の図が表示されます。このウィンドウから、さまざまな便利な可視化にアクセスできます。クリックすると、データ点と重みベクトルの位置を示す次の図が表示されます。回反復しただけで、マップは入力空間にうまく分布しています。入力空間の次元数が多い場合は、すべての重みを一度に可視化することはできません。近傍ニューロン間の距離を示す次の図が表示されます。この図は、次の色分けを使用しています。青い六角形はニューロンを表す。赤線は近傍ニューロンを結合する。赤線を含む領域内の色はニューロン間の距離を示す。色が濃いほど、距離が遠いことを表す。つのグループが表示され、濃い色のセグメントと境界が接しています。つのグループにクラスター化したことを示します。つのグループは、前の重み位置の図でも確認できます。つの便利な図では、各ニューロンに関連付けられたデータ点の数を確認できます。クリックして次の図を表示します。データがニューロン全体に非常に均等に分布していれば理想的です。この例では、データは隅にあるニューロンに少し集中していますが、全体の分布は非常に均等です。重み平面の図を使用すると、重み自体も可視化できます。クリックして次の図を表示します。(薄い色と濃い色はそれぞれ大きな重みと小さな重みを表します)。つの入力の結合パターンが非常に似ている場合、入力に高い相関があると想定できます。結合とは非常に異なっています。ラインから生成することもできます。コマンドに対応するリンクがクリックされました。ウィンドウに入力して実行してください。コマンドをサポートしていません。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。