Az önszerveződő térkép (SOM), más néven Kohonen-térkép, egyfajta mesterséges neurális hálózati technika, amelyet nagydimenziós adatok alacsonyabb dimenziókban történő feltérképezésére és megjelenítésére használnak. Ez egy gépi tanulási algoritmus, amely felügyelet nélküli tanulást használ, hogy közös mintákat és kapcsolatokat találjon a bemeneti adatokon belül. A hálózat csomópontok rácsából áll, ahol minden csomópont egy súlyvektorral van társítva, amely a beviteli tér egy pontját képviseli. A betanítás során a bemeneti adatok iteratív módon megjelennek a hálózaton, és minden csomópont versenyez a szomszédos csomópontjaival, hogy az adott bemenet győztesévé vagy legjobban illeszkedő egységévé (BMU) váljon. A győztes csomópont és szomszédjai súlyát ezután úgy állítják be, hogy közelebb kerüljenek a bemeneti adatponthoz, lehetővé téve a SOM számára, hogy fokozatosan megtanulja az adatok mögöttes szerkezetét és topológiáját. A képzés végén a SOM kétdimenziós térképként jeleníthető meg, ahol hasonló bemeneti vektorok vannak csoportosítva. Ezért az önszerveződő térképeket általában olyan feladatokhoz használják, mint a klaszterezés, a vizualizáció és a méretcsökkentés.
Megjelenés dátuma: