Гибридная самоорганизующаяся карта Кохонена
В искусственных нейронных сетях гибридная самоорганизующаяся карта Кохонена — это тип самоорганизующейся карты (SOM), названный в честь финского профессора Теуво Кохонена , где архитектура сети состоит из входного слоя, полностью подключенного к двумерной SOM или слою Кохонена.
Выход из слоя Кохонена, который является победившим нейроном, поступает в скрытый слой и, наконец, в выходной слой. Другими словами, SOM Кохонена является front-end, в то время как скрытый и выходной слой многослойного персептрона является back-end гибридного SOM Кохонена. Гибридный SOM Кохонена был впервые применен в системах машинного зрения для классификации и распознавания изображений . [1]
Гибридный SOM Кохонена использовался в прогнозировании погоды и особенно в прогнозировании цен на акции, что значительно упростило сложную задачу. Он быстрый и эффективный с меньшей ошибкой классификации, поэтому является лучшим предсказателем по сравнению с SOM Кохонена и сетями обратного распространения . [2]
Ссылки
- ^ Ф. Набхани и Т. Шоу. Анализ производительности и оптимизация распознавания и классификации форм с использованием ИНС. Робототехника и компьютерно-интегрированное производство, 18:177–185, 2002.
- ↑ Марк О. Афолаби и Олатойоси Олуде (2007), Прогнозирование цен на акции с использованием гибридной самоорганизующейся карты Кохонена (SOM), на 40-й ежегодной Гавайской международной конференции по системным наукам, 2007, IEEE, стр. 48–56.
