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FLOWCHART DELLALGORITMO DI APPRENDIMENTO DELLA RETE DI KOHONEN.

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Presentazione sul tema: "FLOWCHART DELLALGORITMO DI APPRENDIMENTO DELLA RETE DI KOHONEN."— Transcript della presentazione:

1 FLOWCHART DELLALGORITMO DI APPRENDIMENTO DELLA RETE DI KOHONEN

2 ALGORITMO RETE DI KOHONEN Lalgoritmo di apprendimento di questo tipo di rete è il seguente: 1)Si definiscono con wij(t) (0<=i<=n-1 dove n è il numero di input) il peso tra il neurone i- esimo di input ed il neurone j-esimo della griglia al tempo t. Con tempo si indica il passaggio del pattern di apprendimento. I valori dei pesi vengono inizialmente posti tra zero e uno. Si pone come valore di Ni(0) il maggiore possibile (Ni() dovrebbe essere il numero di neuroni vicini al j-esimo neurone). 2)Si presenta un input: x0(t), x1(t), x2(t),…… xn(t) dove xi(t) è li-esimo input. 3)Si calcolano le distanze di tra linput e ciascun neurone di output j: d²j = Σ (xi (t) – wij(t)) ² sommatoria da i=o a n-1 4)Si seleziona il neurone a cui corrisponde la distanza minima. Indichiamo con j* tale neurone. 5)Si modificano i pesi dal neurone di input ed il neurone j* e tutti i suoi vicini definiti allinterno della superficie definita da Ni*(t). I nuovi pesi sono: wij(t+1) = wij(t) +ŋ(t)[ xi(t) – wij(t)] i|_j*, 0<= i <= n Il termine h(t) è la funzione guadagno (o velocità di adattamento) (0<=h(t)<=1) che decresce nel tempo in modo da rallentare di volta in volta ladattamento dei pesi. Anche le dimensioni di Ni*(t) decrescono nel tempo in modo da individuare una regione di neuroni sulla griglia. 6) Si ripete tutto a partire dal punto 2).

3 INIZIO Fisso W ij t con j [o,n-1] Definisco: Ni(0) =max Ni(0) <= i Wijt [ 0,1 ] Presentazione input X 0 (t)......X n-1 (t) i >= n STOP Wij Peso tra il neurone i-esimo di input e il neurone j- esimo della griglia al tempo t Ni(0) numero neuroni vicino al j- esimo neurone Xi(t) input i-esimo al tempo t SI NO Calcolo le distanze n-1 d j 2 = (X i (t)- W ij (t)) 2 i=0 Distanza tra i neuroni di input e il j-esimo neurone di output al tempo t Selez. il neurone di out j* tale che d j 2 = min 1° passo 2° passo 3° passo

4 Definisco: h(t) [ 0,1 ] h(t) = (1/n+1)(t) + 1 Definisco i nuovi pesi W ij (t+1)= W ij (t)+h(t) [X it -h(t) ] con i che va da 0 a n-1 h(t) funzione di guadagno h(t) decresce Nuovi pesi 4° passo


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