Сделай Сам Свою Работу на 5

Функции для расчета расстояний

В ППП NNT используется 4 функции для расчета расстояний между узлами сетки.

Функция dist вычисляет евклидово расстояние между нейронами, размещенными
в узлах сетки, в соответствии с формулой

, (7.10)

где posi, posj – векторы положения нейронов с номерами i и j.

Обратимся к прямоугольной сетке из шести нейронов (см. рис. 7.6) и вычислим соответствующий массив расстояний:

pos = gridtop(2,3);

d = dist(pos)

d =

0 1 1 1.4142 2 2.2361

1 0 1.4142 1 2.2361 2

1 1.4142 0 1 1 1.4142

1.4142 1 1 0 1.4142 1

2 2.2361 1 1.4142 0 1

2.2361 2 1.4142 1 1 0

Этот массив размера 6´6 описывает расстояния между нейронами и содержит на диагонали нули, поскольку они определяют расстояние нейрона до самого себя, а затем, двигаясь вдоль строки, – до второго, третьего и т. д.

На рис. 7.9 показано расположение нейронов в узлах прямоугольной сетки. Введем понятие окрестности для прямоугольной сетки. В этом случае окрестность размера 1, или просто окрестность 1, включает базовый нейрон и его непосредственных соседей; окрестность 2 включает нейроны из окрестности 1 и их соседей.

Рис. 7.9

Размер, а соответственно и номер окрестности, определяется максимальным значением координаты смещения нейрона от базового. Вводимое таким способом расстояние
между нейронами называется расстоянием максимального координатного смещения
и может быть вычислено по формуле

(7.11)

где posi, posj – векторы положения нейронов с номерами i и j.

Для вычисления этого расстояния в ППП NNT предназначениа М-функция boxdist. Для конфигурации нейронов, показанной на рис. 7.6, эти расстояния равны:

pos = gridtop(2,3);

d = boxdist(pos)

d =

0 1 1 1 2 2

1 0 1 1 2 2

1 1 0 1 1 1

1 1 1 0 1 1

2 2 1 1 0 1

2 2 1 1 1 0

Расстояние максимального координатного смещения между базовым нейроном 1 и нейронами 2, 3 и 4 равно 1, поскольку они находятся в окрестности 1, а расстояние между базовым нейроном и нейронами 5 и 6 равно 2, и они находятся в окрестности 2. Расстояние максимального координатного смещения от нейронов 3 и 4 до всех других нейронов равно 1.

Определим другое расстояние между нейронами, которое учитывает то количество связей, которое необходимо установить, чтобы задать путь движения от базового нейрона. Если задано S нейронов, положение которых определяется векторами pi, i = 1, …, S,
то расстояние связи между ними определяется соотношением

(7.12)

Если евклидово расстояние между нейронами меньше или равно 1, то расстояние связи принимается равным 1; если между нейронами с номерами i и j имеется единственный промежуточный нейрон с номером k, то расстояние связи равно 2, и т. д.

Для вычисления расстояния связи в ППП NNT предназначена функции linkdist.
Для конфигурации нейронов, показанной на рис. 7.6, эти расстояния равны:

pos = gridtop(2,3);

d = linkdist(pos)

d =

0 1 1 2 2 3

1 0 2 1 3 2

1 2 0 1 1 2

2 1 1 0 2 1

2 3 1 2 0 1

3 2 2 1 1 0

Расстояние связи между базовым нейроном 1 и нейронами 2, 3 равно 1, между базовым нейроном и нейронами 4 и 5 равно 2, между базовым нейроном и нейроном 6 равно 3.

Наконец, определим расстояние максимального координатного смещения по формуле

, (7.13)

где posi, posj – векторы расположения нейронов с номерами i и j.

Для вычисления расстояния максимального координатного смещения в ППП NNT предназначена функции mandist. Вновь обратимся к конфигурации нейронов на рис. 7.6:

pos = gridtop(2,3);

d = mandist(pos)

d =

0 1 1 2 2 3

1 0 2 1 3 2

1 2 0 1 1 2

2 1 1 0 2 1

2 3 1 2 0 1

3 2 2 1 1 0

В случае прямоугольной сетки оно совпадает с расстоянием связи.

Архитектура сети

Архитектура самоорганизующейся карты Кохонена показана на рис. 7.10.

Рис. 7.10

Эта архитектура аналогична структуре слоя Кохонена за исключением того, что здесь
не используются смещения. Конкурирующая функция активации возвращает 1 для элемента выхода a1, соответствующего победившему нейрону; все другие элементы вектора a1 равны 0.

Однако в сети Кохонена выполняется перераспределение нейронов, соседствующих
с победившим нейроном. При этом можно выбирать различные топологии размещения нейронов и различные меры для вычисления расстояний между нейронами.

Создание сети

Для создания самоорганизующейся карты Кохонена в составе ППП NNT предусмотрена М-функция newsom. Допустим, что требуется создать сеть для обработки двухэлементных векторов входа с диапазоном изменения элементов от 0 до 2 и от 0 до 1 соответственно. Предполагается использовать гексагональную сетку размера 2´3. Тогда для формирования такой нейронной сети достаточно воспользоваться оператором

net = newsom([0 2; 0 1], [2 3]);

net.layers{1}

ans =

dimensions: [2 3]

distanceFcn: 'linkdist'

distances: [6´6 double]

initFcn: 'initwb'

netInputFcn: 'netsum'

positions: [2´6 double]

size: 6

topologyFcn: 'hextop'

transferFcn: 'compet'

userdata: [1´1 struct]

Из анализа характеристик этой сети следует, что она использует по умолчанию гексагональную топологию hextop и функцию расстояния linkdist.

Для обучения сети зададим следующие 12 двухэлементных векторов входа:

P = [0.1 0.3 1.2 1.1 1.8 1.7 0.1 0.3 1.2 1.1 1.8 1.7; ...

0.2 0.1 0.3 0.1 0.3 0.2 1.8 1.8 1.9 1.9 1.7 1.8];

Построим на топографической карте начальное расположение нейронов карты Кохонена и вершины векторов входа (рис. 7.11):

plotsom(net.iw{1,1},net.layers{1}.distances)

hold on

plot(P(1,:),P(2,:),'*k','markersize',10)

Рис. 7.11

Векторы входа помечены символом * и расположены по периметру рисунка,
а начальное расположение нейронов соответствует точке с координатами (1, 0.5).

Обучение сети

Обучение самоорганизующейся карты Кохонена реализуется повекторно независимо от того, выполняется обучение сети с помощью функции trainwb1 или адаптация с помощью функции adaptwb. В любом случае функция learnsom выполняет настройку элементов весовых векторов нейронов.

Прежде всего определяется нейрон-победитель и корректируются его вектор весов
и векторы весов соседних нейронов согласно соотношению

, (7.14)

где lr – параметр скорости обучения; А2 – массив параметров соседства для нейронов, рас­по­ло­женных в окрестности нейрона-победителя i, который вычисляется по соотношению

(7.15)

где a(i, q) – элемент выхода нейронной сети; D(i, j) – расстояние между нейронами i и j; nd – размер окрестности нейрона-победителя.

В соответствии с соотношениями (6.14) и (6.15) весовые векторы нейрона-победителя и соседних нейронов изменяются в зависимости от значения параметра соседства. Веса нейрона-победителя изменяются пропорционально параметру скорости обучения, а веса соседних нейронов – пропорционально половинному значению этого параметра.

Процесс обучения карты Кохонена включает 2 этапа: этап упорядочения векторов весовых коэффициентов в пространстве признаков и этап подстройки. При этом используются следующие параметры обучения сети:

 

Параметры обучения и настройки карты Кохонена Значение по умо­лчанию
Количество циклов обучения net.trainParam.epochs N >1000
Количество циклов на этапе упорядочения net.inputWeights{1,1}.learnParam.order_steps S
Параметр скорости обучения на этапе упорядочения net.inputWeights{1,1}.learnParam.order_lr order_lr 0.9
Параметр скорости обучения на этапе подстройки net.inputWeights{1,1}.learnParam.tune_lr tune_lr 0.02
Размер окрестности на этапе подстройки net.inputWeights{1,1}.learnParam.tune_nd tune_nd

 

В процессе построения карты Кохонена изменяются 2 параметра: размер окрестности и параметр скорости обучения.

Этап упорядочения. На этом этапе используется фиксированное количество шагов.
Начальный размер окрестности назначается равным максимальному расстоянию между нейронами для выбранной топологии и затем уменьшается до величины, используемой
на этапе подстройки в соответствии со следующим правилом:

, (7.16)

где max(d) – максимальное расстояние между нейронами; s – номер текущего шага.

Параметр скорости обучения изменяется по правилу

. (7.17)

Таким образом, он уменьшается от значения order_lr до значения tune_lr.

Этап подстройки.Этот этап продолжается в течение оставшейся части процедуры обучения. Размер окрестности на этом этапе остается постоянным и равным

. (7.18)

Параметр скорости обучения изменяется по следующему правилу:

. (7.19)

Параметр скорости обучения продолжает уменьшаться, но очень медленно, и именно поэтому этот этап именуется подстройкой. Малое значение окрестности и медленное уменьшение параметра скорости обучения хорошо настраивают сеть при сохранении размещения, найденного на предыдущем этапе. Число шагов на этапе подстройки должно значительно превышать число шагов на этапе размещения. На этом этапе происходит тонкая настройка весов нейронов по отношению к набору векторов входа.

Как и в случае слоя Кохонена, нейроны карты Кохонена будут упорядочиваться так, чтобы при равномерной плотности векторов входа нейроны карты Кохонена также были распределены равномерно. Если векторы входа распределены неравномерно, то и нейроны на карте Кохонена будут иметь тенденцию распределяться в соответствии с плотностью размещения векторов входа.

Таким образом, при обучении карты Кохонена решается не только задача кластеризации входных векторов, но и выполняется частичная классификация.

Выполним обучение карты Кохонена размера 2´3 с гексагональной сеткой и с мерой, определяемой расстоянием связи

net = newsom([0 2; 0 1], [2 3]);

Для обучения сети зададим 12 двухэлементных векторов входа

P = [0.1 0.3 1.2 1.1 1.8 1.7 0.1 0.3 1.2 1.1 1.8 1.7; ...

0.2 0.1 0.3 0.1 0.3 0.2 1.8 1.8 1.9 1.9 1.7 1.8];

Зададим количество циклов обучения равным 2000:

net.trainParam.epochs = 2000;

net.trainParam.show = 100;

net = train(net,P);

plot(P(1,:),P(2,:),'*','markersize',10)

hold on

plotsom(net.iw{1,1},net.layers{1}.distances)

Результат обучения представлен на рис. 7.12.

Рис. 7.12

Положение нейронов и их нумерация определяются массивом весовых векторов,
который для данного примера имеет вид:

net.IW{1}

ans =

1.2163 0.20902

0.73242 0.46577

1.0645 0.99109

0.4551 1.3893

1.5359 1.8079

1.0888 1.8433

Если промоделировать карту Кохонена на массиве обучающих векторов входа, то будет получен следующий выход сети:

a = sim(net,P)

a =

(2,1) 1

(2,2) 1

(1,3) 1

(1,4) 1

(1,5) 1

(1,6) 1

(4,7) 1

(4,8) 1

(6,9) 1

(6,10) 1

(5,11) 1

(5,12) 1

Это означает, что векторы входов 1 и 2 отнесены к кластеру с номером 2, векторы 3–6 – к кластеру 1, векторы 7–8 – к кластеру 4, векторы 9–10 – к кластеру 6, а векторы 11–12 –
к кластеру 5. Номер кластера на рисунке соответствует номеру соответствующего нейрона на карте Кохонена.

Если сформировать произвольный вектор входа, то карта Кохонена должна указать его принадлежность к тому или иному кластеру:

a = sim(net,[1.5; 1])

a = (3,1) 1

В данном случае представленный вектор входа отнесен к кластеру с номером 3. Обратите внимание, что векторов такого сорта в обучающей последовательности не было.

Рассмотрим еще 2 примера одномерной и двумерной карт Кохонена.



©2015- 2017 stydopedia.ru Все материалы защищены законодательством РФ.