Mục lục:
Định nghĩa - Bản đồ tự tổ chức (SOM) có nghĩa là gì?
Bản đồ tự tổ chức (SOM) là một loại mạng thần kinh nhân tạo sử dụng học tập không giám sát để xây dựng bản đồ hai chiều của không gian có vấn đề. Sự khác biệt chính giữa bản đồ tự tổ chức và các phương pháp khác để giải quyết vấn đề là bản đồ tự tổ chức sử dụng phương pháp học cạnh tranh thay vì học sửa lỗi, chẳng hạn như truyền ngược lại với độ dốc.
Một bản đồ tự tổ chức có thể tạo ra một biểu diễn trực quan của dữ liệu trên lưới hình lục giác hoặc hình chữ nhật. Các ứng dụng bao gồm khí tượng học, hải dương học, ưu tiên dự án và khai thác dầu khí.
Bản đồ tự tổ chức còn được gọi là bản đồ đặc trưng tự tổ chức (SOFM) hoặc bản đồ Kohonen.
Techopedia giải thích Bản đồ tự tổ chức (SOM)
Bản đồ tự tổ chức là một loại mạng thần kinh nhân tạo cố gắng xây dựng bản đồ hai chiều của một số không gian vấn đề. Không gian vấn đề có thể là bất cứ điều gì từ phiếu bầu trong Quốc hội Hoa Kỳ, bản đồ màu sắc và thậm chí các liên kết giữa các bài viết Wikipedia.
Mục tiêu là cố gắng phản chiếu cách vỏ não thị giác trong não người nhìn thấy các vật thể bằng các tín hiệu được tạo ra bởi các dây thần kinh thị giác. Mục đích là làm cho tất cả các nút trong mạng phản ứng khác nhau với các đầu vào khác nhau. Một bản đồ tự tổ chức sử dụng việc học cạnh tranh trong đó các nút cuối cùng chuyên môn hóa.
Khi được cung cấp dữ liệu đầu vào, khoảng cách Euclide hoặc khoảng cách đường thẳng giữa các nút, được cho trọng số, được tính toán. Nút trong mạng tương tự nhất với dữ liệu đầu vào được gọi là đơn vị phù hợp nhất (BMU).
Khi mạng nơ-ron di chuyển qua bộ vấn đề, các trọng số bắt đầu trông giống dữ liệu thực tế hơn. Do đó, mạng lưới thần kinh đã tự đào tạo để nhìn thấy các mẫu trong dữ liệu theo cách mà con người nhìn thấy.
Cách tiếp cận khác với các kỹ thuật AI khác như học có giám sát hoặc học sửa lỗi, nhưng không sử dụng tín hiệu lỗi hoặc phần thưởng để huấn luyện thuật toán. Do đó, một bản đồ tự tổ chức là một loại học tập không giám sát.
