Нейроны Кохонена, также известные как нейроны самоорганизующейся карты (СОМ), представляют собой элементы нейронных сетей, которые используются для кластеризации и визуализации многомерных данных. Они названы в честь финского ученого Теэво Кохонена, который разработал эту концепцию в 1980-х годах.

Основные характеристики нейронов Кохонена:

• Самоорганизация: Нейроны Кохонена способны самостоятельно обучаться на основе входных данных, что позволяет им адаптироваться к различным ситуациям и выявлять скрытые закономерности.
• Карта Кохонена: Нейроны располагаются на двумерной решетке, и каждый нейрон отвечает за определенную область входного пространства. При обучении нейроны группируются по схожести входных данных.
• Соседство: При обучении активируется не только нейрон, который наиболее близок к входным данным, но и его соседние нейроны, что способствует более плавной адаптации и уменьшению ошибок.

Процесс обучения нейронов Кохонена можно описать следующими шагами:

1. Инициализация: Создается карта нейронов с случайными весами.
2. Выбор входного вектора: На каждом этапе обучения выбирается случайный входной вектор из обучающего набора данных.
3. Поиск победителя: Определяется нейрон, чьи веса наиболее близки к входному вектору (наименьшее расстояние).
4. Обновление весов: Вес нейрона-победителя и его соседей обновляются в направлении входного вектора, что позволяет им лучше представлять эти данные.
5. Повторение: Процесс повторяется для всех входных векторов и продолжается в течение нескольких итераций, пока карта не достигнет стабильного состояния.

Таким образом, нейроны Кохонена являются мощным инструментом для анализа данных и могут быть использованы в различных областях, включая обработку изображений, анализ текстов и многое другое.