Победитель забирает не все

Один из вариантов модификации базового правила обучения соревновательного слоя состоит в том, чтобы обучать не только нейрон-победитель, но и его "соседи", хотя и с меньшей скоростью. Такой подход - "подтягивание" ближайших к победителю нейронов - применяется в топографических картах Кохонена. В силу большой практической значимости этой нейросетевой архитектуры, остановимся на ней более подробно.

Упорядочение нейронов: топографические карты

До сих пор нейроны выходного слоя были неупорядочены: положение нейрона-победителя в соревновательном слое не имело ничего общего с координатами его весов во входном пространстве. Оказывается, что небольшой модификацией соревновательного обучения можно добиться того, что положение нейрона в выходном слое будет коррелировать с положением прототипов в многомерном пространстве входов сети: близким нейронам будут соответствовать близкие значения входов. Тем самым, появляется возможность строить топографические карты чрезвычайно полезные для визуализации многомерной информации. Обычно для этого используют соревновательные слои в виде двумерных сеток. Такой подход сочетает квантование данных с отображением, понижающим размерность. Причем это достигается с помощью всего лишь одного слоя нейронов, что существенно облегчает обучение.