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Mapas Auto- organizáveis de Kohonen : Self-organization Maps (SOM). Lucas Araújo Lopes - lucaslopes@ufpi.edu.br UFPI – DIE – PPgCC – Mestrado em Ciência da Computação. Introdução. Aprendizado não -supervisionado Métodos de treinamento competitivos Similaridades Regularidades
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Mapas Auto-organizáveis de Kohonen:Self-organization Maps (SOM) Lucas Araújo Lopes - lucaslopes@ufpi.edu.br UFPI – DIE – PPgCC – MestradoemCiência da Computação
Introdução • Aprendizado não-supervisionado • Métodos de treinamento competitivos • Similaridades • Regularidades • Correlações clusters
Aprendizado Competitivo X1 1 Y1 X2 2 Y2 3 Y3 Xn n Yn
Neurônio Vencedor x1 w(1) atualização do peso w(3) w(2) w(2) x(k) x2
Clusters classe A x1 w(1) classe B w(2) classe C x2 w(3) w(4) classe D
Neurônio Vencedor • Métrica de proximidade • Distância Euclidiana • Atualização dos pesos • Vencedor
Neurônios Vizinhos • Taxa de Aprendizado • Vizinhança • Atualização dos pesos • Vizinhos
Referências • SILVA, I.N; SPATTI, D. H; FLAUZINO, R. A. RedesNeuraisArtificiais: paraengenharia e ciênciasaplicadas. 2010. • Vídeo: UNESP – SACI – SistemasInteligentes – 2º/2009. OLIVEIRA, F. C. de; JUNIOR, H. F. da Silva; CAMPOS, I. J; SOUZA, G. V.Mapas auto-organizáveis.2009.