Самоорганизованные сети Кохонена

Идея сетей с самоорганизацией на основании конкуренции между нейронами базируется на применении специальных алгоритмов самообучения искусственных нейронных сетей.

Сети Кохонена обычно содержат один выходной слой обработки элементов с пороговой передаточной функцией. Число нейронов в выходном слое соответствует комплексному распознаванию классов.

Настройка параметров межнейронных соединений проводится автоматически на основе меры близости векторов – весовых коэффициентов настраиваемых связей к вектору входного сигнала в евклидовом пространстве. В конкурентной борьбе побеждает нейрон со значениями весов наиболее близком к нормализованным векторам входных сигналов. Кроме того, в самоорганизованных сетях возможна классификация входных образцов.