Кіріспе

Жасанды нейрондық желі. Нейрондық газ – өзін-өзі ұйымдастыру картасынан шабыттанған және 1991 жылы Томас Мартинец пен Клаус Шультен ұсынған жасанды нейрондық желі. Нейрондық газ – белгілері бар векторларға негізделген ең жақсы деректерді табуға арналған қарапайым алгоритм. Алгоритм "нейрондық газ" деп аталуына себебі, бейімделу процесіндегі белгілері бар векторлардың динамикасы, олар дерек кеңістігінде газ сияқты таралады. Бұл деректерді сығу немесе векторлық кванттау мәселесі туындаған жағдайларда қолданылады, мысалы, сөйлеуді тану, кескіндерді өңдеу немесе үлгілерді тану. K-орталықтар кластерлеуіне берік жақындасатын балама ретінде кластерлік талдау үшін де пайдаланылады.

SOM-пен салыстыру

Өзін-өзі ұйымдастырған картамен салыстырғанда, нейрогаз моделі кейбір векторлардың көршілес екенін қабылдамайды. Егер екі вектор жақын орналасса, олар бірге жылжуға бейім, ал егер екі вектор алыс орналасса, бірге жылжуға бейім емес. Ал, өзін-өзі ұйымдастырған картада егер екі вектор негізгі граф бойынша көршілес болса, онда олар әрқашан бірге жылжуға бейім болады, тіпті егер олар Евклид кеңістігінде де жақын болмаса да. "Нейрогаз" атауы, негізгі граф болмаған жағдайда өзін-өзі ұйымдастырған карта қалай болар еді деген ойға негізделген, сонда барлық нүктелер оларды байланыстыратын шектеулерсіз еркін жылжуға мүмкіндік алады.

Нұсқалар

Әдебиетте нейрогаз алгоритмінің кемшіліктерін жою мақсатында бірнеше түрлері кездеседі. Ең танымалдарының бірі, әлде Бернд Фрицке ұсынған дамитын нейрогаз, сондай-ақ қажет болғанда дамитын желі және инкременттік дамитын нейрогаз сияқты одан әрі дамытылған нұсқаларын да атау керек. Ашықтан орнату қаупін болдырмайтын, өнімділікке бағытталған тәсіл – Пластикалық нейрогаз моделі.

Нейрогаз өсіру

Фрицке өсіп келе жатқан нейрондық газды (GNG) «Хебб сияқты оқу ережесін» қолдану арқылы топологиялық қатынастарды үйренетін инкрементті желі моделі ретінде сипаттайды, бұл деректерді үстемелі түрде кластерлеуге мүмкіндік береді. GNG бастапқыда нөлдік жасқа ие жиекпен байланыстырылған және қателері 0-ге тең етілген екі кездейсоқ орналасқан түйінмен басталады. GNG-де кіріс деректері бірінен соң бірі берілетіндіктен, әр итерацияда келесі қадамдар орындалады:

Ағымдағы кіріс деректеріне ең жақын екі түйін арасындағы қателер (қашықтықтар) есептеледі. Жеңімпаз түйіннің қатесі (тек ең жақын) тиісінше жинақталады. Жеңімпаз түйін және оның топологиялық көршілері (жиекпен байланысты) өздерінің қателерінің әртүрлі үлестерімен ағымдағы кіріске қарай жылжиды. Жеңімпаз түйінге қосылған барлық жиектердің жасы арттырылады. Егер жеңімпаз түйін мен екінші жеңімпаз жиекпен байланысқан болса, онда олардың арасындағы жиек 0-ге теңестіріледі. Әйтпесе, олардың арасында жаңа жиек құрылады. Егер жасы шекті мәннен асатын жиектер болса, олар жойылады. Қосылысы жоқ түйіндер алынып тасталады. Егер ағымдағы итерация алдын ала анықталған жиіліктегі жаңа түйін құру шегінің толық еселігі болса, ең үлкен қатесі бар (барлығының арасында) түйін мен оның ең жоғары қатесі бар топологиялық көршісінің арасына жаңа түйін енгізіледі. Бұрынғы және соңғы түйіндер арасындағы байланыс жойылады (олардың қателері белгілі бір коэффициентке төмендетіледі) және жаңа түйін екеуіне де қосылады. Жаңа түйіннің қатесі барлық түйіндер арасында ең үлкен қатесі бар түйіннің жаңартылған қатесі ретінде басталады. Барлық түйіндердің жинақталған қатесі белгілі бір коэффициентке төмендетіледі. Егер тоқтату шарты орындалмаса, алгоритм келесі кіріс дерегін қабылдайды. Шарты белгілі бір эпохалар саны болуы мүмкін, яғни барлық деректердің алдын ала белгіленген саны ұсынылады, немесе максималды түйіндер санына жету.

Өңдеулік өсіп келе жатқан жүйке газы

GNG алгоритміне негізделген тағы бір нейрондық газ түрі – инкрементті өсуші нейрондық газ (IGNG). Авторлар бұл алгоритмнің басты артықшылығы "бұрынғы оқытылған желінің бұзылмауына және ескі кіріс деректерін ұмытпауға (тұрақтылық) мүмкіндік бере отырып, жаңа деректерді (пластикалық қабілет) үйрену" екенін айтады. Сонымен қатар, аналогты аппараттық құрылғылар да жасалды.