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퍼셉트론 형태의 SOM : SOM의 일반화
Perceptron-like SOM : Generalization of SOM 원문보기

정보처리논문지 = The transactions of the Korea Information Processing Society, v.7 no.10, 2000년, pp.3098 - 3104  

송근배 (아주대학교 대학원 전자공학과) ,  이행세 (아주대학교)

초록
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본 논문에서는 퍼셉트론 형태의 SOM(PSOM)을 정의한다. 그리고 이 PSOM의 출력뉴런의 목표 값을 적당히 설정할 경우 PSOM은 Kohonen's SOM이 됨을 보인다. 이는 PSOM가 SOM의 일반화된 알고리즘임을 시사한다. 또한 클러스터링 문제를 단위 초구면상(Hyperphere)에 분포한 벡터들로 한정할 경우 SOM은 Dot-product SOM(DSOM)과 동등한 알고리즘임을 보인다. 즉, DSOM은 SOM의 특수한 형태이며, 결론적으로, PSOM은 DSOM도 포함하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 이를 증명하고 결론을 맺는다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper defiens a perceptron-like self-organizing map(PSOM) and show that PSOM is equivalent to Kohonen's self-organizing map(SOM) if target values of output neurons of PSOM are selected properly. This fact imphes that PSOM is a generalized SOM algorithm. This paper also show that if clustering i...

AI 본문요약
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가설 설정

  • 요점만 이이기하면 두 뉴런을 연결해주는 가중치는 얌쪽 뉴런의 츨력의 곱에 비페하는 양으로 조절된다. 가렴, 들 다 양의 큰 값으로 활성화되었을 경우(성곰) 교 사이의 가중치는 양의 큰 값으로 증가(연결 깅.화)될 것이고, J. 반대의 경우에는 음의 근 값으로 김소(인결 약화)될 것이다. Kohoncn의 학습법도 이오]- 유사하여 주어진 입력 I니터에 내해 승리한 뉴런의 가중치 벡터는 입력, 겍터 쯕으로 정렬되는 형태로 강화되고 패배한 뉴먼들은 전 상태가 그대로 유지되는 형테空 하습에서 소뫼시킨다.
  • 점리 4: 익릭벡터늘의 집합을 딘위 초구먼으로 한정할 셤우 SCM과 DS0Me 동일한 알고리즘이다.
  • 정리 1 : 단일 승자 W드에서 PSOM눈 승자 뉴런 c의 목표 값을 '0'으로 하고 나머지 뉴런(피]사)의 목표 값은 지기 지-신의 출력 값 比(岸c)로 하였을 경우 SOM와 같아진다
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참고문헌 (6)

  1. T Kohonen, Self-Organizing Maps, Springer-verlag, 1995 

  2. D. O. Hebb, Organization of Behavior, New York : Science Editions, 1949 

  3. R. Rosenblatt, Principles of Neuro-dynamics, New York : Spartan Books, 1959 

  4. D Rumelhart, J. McClelland and the PDP Research Group, Parallel Distributed Processing:Exploration in the Micro-structure of Cognition, MIT Press, Cambridge, MA, Vol 1, 1986 

  5. R. P Lippman, 'An introduction to computing with neural nets,' IEEE ASSP Magazine, Vol.ASSP-38, Vol.4, pp.4-22, April 1987 

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  6. X. M Song, 'A radial basis function network for empirical modeling of soil extraction process,' in Proc. of EANN'95 Conf., 1995 

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