Computational Intelligence, 2nd Edition

14Selbstorganisierende (Kohonen-)Karten

Selbstorganisierende (Merkmals-)Karten (self-organizing maps, SOM) bilden im (oft hochdimensionalen) Eingangsgrößenraum ähnliche Muster benachbart auf die kartenförmig angeordneten Ausgabeneuronen ab. So lassen sich bspw. Zusammenhänge in hochdimensionalen Merkmalsräumen einfach qualitativ visualisieren oder auch Anhäufungen von Daten finden. Da SOM unüberwacht lernen, unterscheiden sie sich wesentlich von MLP- und RBFNetzen. Andererseits sind sie den Clusterverfahren ähnlich. SOM wurden 1982 von Kohonen eingeführt und werden deshalb auch als Kohonenkarten oder Kohonennetze bezeichnet.

14.1Netzaufbau und Funktionsprinzip

SOM-Netze bestehen aus zwei Schichten (Abb. 14.1), die durch gewichtete Verbindungen ...