Encog3 を使用して SOM をトレーニングしようとしています。encog-examples には、これを行う 2 つの例があります。1 つは、収束までのトレーニングにすべてのデータが使用される XOR SOM のトレーニングと、1000 回の反復ごとに 15 色のうち 1 つがランダムにサンプリングされる Color SOM のトレーニングです。私の質問は、2 番目のアプローチがそうであったかどうか、例が十分に短い時間で適切な結果で完了したかどうか、またはこれには理由があったかどうかです。各反復で 15 の入力色すべてを使用してトレーニングした場合、より良い結果が得られるでしょうか?
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それはあなたが探している結果に依存します。これは、SOM の非常に一般的な例です。これは、まったく同じことのより長い説明 (私が書いたものではありません) です。
http://www.ai-junkie.com/ann/som/som2.html
この例の目的は、SOM のトレーニングからパターンがどのように出現するかを示すことです。私が見た SOM の色の例のほとんどは、この方法で行っています (オンライン トレーニング)。出力がより多様/ランダムになります。
SOM はバッチでトレーニングできます。例の変更は難しくありません。迅速な収束を求めている場合は、はい、より良い結果が得られます。ただし、この例は、非常に迅速に 1 つの色に近づくように収束します。これらの例のほとんどが探すいくつかの色へのアニメーション化された収束は得られません。
于 2014-10-02T19:24:38.850 に答える