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Lexikon der Neurowissenschaft: Kohonen-Netz

Kohonen-Netz, selbstorganisierende Merkmalskarte (Abk. SOM), E self-organising feature map, ein von Teuvo Kohonen entwickeltes künstliches neuronales Netz; gehört neben den geschichteten Netzwerken zu den bekanntesten neuronalen Netzen und hat auch bereits in Anwendungen große Verbreitung gefunden. Eine SOM besteht aus einer Schicht künstlicher Neurone, deren synaptische Kopplungen durch eine unüberwachte Lernregel adaptiert werden, das sogenannte Kohonen-Lernverfahren. Im Verlauf des Netzwerktrainings bilden die Gewichtsvektoren der Neurone prototypische Repräsentanten für die Eingabedatenmenge. Diese Clusterzentren bzw. Prototypen teilen den Eingaberaum in eine Menge von disjunkten Bereichen auf. Die Neurone der SOM sind typischerweise auf einem zweidimensionalen Gitter angeordnet ( siehe Abb. ), auf dem eine Nachbarschaftsfunktion definiert ist. In der Lernregel der SOM ist die Nachbarschaftsfunktion direkt enthalten. Wird der SOM ein Eingabevektor oder Stimulus präsentiert, so wird zunächst dasjenige Neuron in der SOM detektiert, dessen Gewichtsvektor den kleinsten euklidischen Abstand zur Eingabe hat (Gewinnerneuron). Nun können sämtliche Neurone der SOM adaptiert werden. Neurone, die auf dem Gitter näher am Gewinnerneuron liegen, werden stärker in Richtung der dargebotenen Eingabe verändert als solche, die einen größeren Abstand zum Gewinnerneuron haben. Durch den Einfluß der Nachbarschaftsfunktion in der Lernregel wird eine nachbarschaftserhaltende Projektion des Merkmalsraums auf das zweidimensionale Gitter erreicht. Man spricht hier von einer nachbarschaftserhaltenden Projektion, weil die im Merkmalsraum benachbarten neuronalen Gewichtsvektoren auf benachbarte Gitterpositionen abgebildet werden. Diese nachbarschaftserhaltende Projektion von Merkmalsvektoren beliebiger Dimension auf ein Gitter ist eine herausragende Eigenschaft der SOM.



Kohonen-Netz

Beispiel einer durch ein Kohonen-Netz geformten Karte mit vektorisierten Tiernamen, welche mit Eigenschaften verknüpft sind, als Eingaben. Durch das Netz werden die Eingaben selbsttätig kartiert; Tiere mit ähnlichen Eigenschaften sind nahe beieinander repräsentiert.

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