Нервни мрежи - Вовед - Важни параметри

Важни параметри

Важни параметри: мрежи Кохонен

Следниве аспекти се важни за да може мрежата да постигне стабилна состојба (т.е. да научи нешто):

Бројач: Број на работи (т.е. колку влезни вектори се претставени на мрежата и со тоа колку често се прават модификации на тежината)
Радиус на соседството: големината на населбата земена во предвид при прилагодувањата на тежината
Параметри за учење: одредува колку се менуваат тежините помеѓу влезните единици и засегнатите излезни единици
Големина на матрицата: Број на излезни неврони: Колку повеќе излезни единици сочинува мрежата Кохонен, толку поточно влезниот простор може да се групира
Облик на функцијата на соседството: Функцијата на соседството го одредува начинот на кој соседните неврони се погодени од промените во тежината. На пример, силата на промената може да се намали линеарно или експоненцијално со зголемување на растојанието од победникот
Како се менуваат горенаведените параметри (параметри на учење, големина на радиус, функција на соседство) во процесот на учење
Димензија (2-димензионална, 3-димензионална, Н-димензионална) на мрежата Кохонен