Agricola

Los mapas auto-organizados de
Kohonen (SOM)
Introducción
En 1982 T. Kohonen presentó un modelo de red denominado mapas auto-organizados
o SOM (Self-Organizing Maps), basado en ciertas evidenciasdescubiertas a nivel cerebral.
Este tipo de red posee un aprendizaje no supervisado competitivo.
No existe ningún maestro externo que indique si la red neuronal está operando correcta
oincorrectamente porque no se dispone de ninguna salida objetivo hacia la cual la red
neuronal deba tender.
La red auto-organizada debe descubrir rasgos comunes, regularidades, correlaciones o
categorías enlos datos de entrada, e incorporarlos a su estructura interna de conexiones.
Se dice, por tanto, que las neuronas deben auto-organizarse en función de los estímulos
(datos) procedentes del exterior.En el aprendizaje competitivo las neuronas compiten unas con otras con el fin de llevar
a cabo una tarea dada. Se pretende que cuando se presente a la red un patrón de entrada,
sólo una de lasneuronas de salida (o un grupo de vecinas) se active.
Por tanto, las neuronas compiten por activarse, quedando finalmente una como neurona
vencedora y anuladas el resto, que son forzadas a sus valores derespuesta mínimos.
El objetivo de este aprendizaje es categorizar los datos que se introducen en la red.
Se clasifican valores similares en la misma categoría y, por tanto, deben activar la mismaneurona de salida.
Las clases o categorías deben ser creadas por la propia red, puesto que se trata de un
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aprendizaje no supervisado, a través de las correlaciones entre los datos de entrada.Ideas intuitivas sobre el algoritmo del SOM
— El SOM es, en realidad, un tipo de algoritmo para clasificar observaciones.
— Se elige un gran número de clusters y se colocan en forma de una redbidimensional.
La idea es que los representantes de cada grupo (o pesos, según la notación de Kohonen)
estén correlacionados espacialmente, de modo que los puntos más próximos
en la rejilla sean más...