Повторное применение карт Кохонена: переосмысление моделей машинного обучения
Повторная работа с картами Кохонена - часть I: модели машинного обучения переосмысливают старое
Маркос Грегори · 8 мин. чтения
Кохоненовские карты (КОК), также известные как самоорганизующиеся карты, были разработаны в 1981 году. Это одна из самых распространенных моделей нейронных сетей, и она остается популярной даже сегодня. В этой статье мы рассмотрим КОК и то, как они могут быть использованы для решения задач машинного обучения.
Что такое КОК?
КОК - это тип нейронной сети, который используется для нелинейного проецирования многомерных данных в пространство меньшей размерности. Другими словами, КОК берет данные и уменьшает их размерность, упрощая их визуализацию и анализ.
КОК состоит из двух слоев: входного и выходного. Входной слой состоит из узлов, которые принимают исходные данные. Выходной слой состоит из узлов, которые представляют собой проекцию данных в пространстве меньшей размерности.
Узлы в выходном слое организованы в сетку. Каждый узел в сетке связан с каждым узлом во входном слое. Сила связи между узлами определяется весом.
Как работают КОК?
КОК работает по принципу самоорганизующейся карты. Это означает, что карта "обучается" сама по себе, подстраивая веса связей между узлами.
Процесс обучения начинается с инициализации весов случайными значениями. Затем данные подаются на входной слой. Каждый узел во входном слое вычисляет свое сходство с каждой точкой данных, используя метрику расстояния, такую как евклидово расстояние.
Узел, наиболее похожий на данную точку данных, называется победителем. Побеждающий узел и все узлы в его окрестности обновляют свои веса таким образом, что они становятся более похожими на данную точку данных.
Процесс обучения повторяется до тех пор, пока веса не сойдутся. В этот момент карта считается обученной.
Приложения КОК
КОК имеют широкий спектр приложений в машинном обучении, в том числе:
- Кластеризация
- Визуализация данных
- Распознавание образов
- Предсказание
Реализация КОК
Существует множество способов реализации КОК. Одним из наиболее распространенных является использование библиотеки scikit-learn на Python.
Следующий код представляет собой простой пример реализации КОК в scikit-learn:
import numpy as np
from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans
# Создать набор данных
data = np.random.rand(1000, 2)
# Обучить модель КОК
kmeans = MiniBatchKMeans(n_clusters=10).fit(data)
# Визуализировать модель КОК
plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=kmeans.labels_, s=50, alpha=0.5)
plt.show()
Вывод
КОК - это мощный инструмент для решения задач машинного обучения. Они просты в реализации и могут быть использованы для широкого спектра задач, включая кластеризацию, визуализацию данных и распознавание образов.
По мере развития машинного обучения КОК, скорее всего, будут играть все более важную роль в данной области.