Нейроны Кохонена относятся к типу нейронов, которые используются в самоорганизующихся картах (СОМ), разработанных финским ученым Теэо Кохоненом. Эти нейроны предназначены для кластеризации и визуализации многомерных данных. Давайте разберем ваш вопрос подробнее.

• Суть нейронов Кохонена: Нейроны Кохонена представляют собой элементы сети, которые обучаются на основе данных, чтобы находить и представлять структуры в этих данных.
• Функция нейронов: Основная задача нейронов Кохонена заключается в том, чтобы минимизировать расстояние между входными данными и центрами кластеров, которые они представляют.
• Самоорганизация: В процессе обучения нейроны адаптируются, чтобы лучше соответствовать входным данным, что позволяет им "учиться" и организовываться в кластеры, соответствующие различным группам данных.

Теперь давайте рассмотрим предложенные вами варианты:

1. Те нейроны, которые на выходе похожи на исходные. - Это утверждение не совсем верно, так как нейроны Кохонена не обязательно должны выдавать результаты, похожие на исходные данные. Их задача — организовать данные в кластеры.
2. Те нейроны, выход которых минимален, если центры кластеров взаимно однозначно соответствуют нейронам скрытого слоя. - Это утверждение также не совсем корректно, так как нейроны Кохонена не имеют скрытого слоя в традиционном смысле.
3. Если центры кластеров взаимно однозначно соответствуют нейронам открытого слоя. - Это утверждение ближе к истине, так как нейроны Кохонена представляют собой выходные нейроны, которые соответствуют определенным кластерам входных данных.

Таким образом, правильным вариантом будет третий, так как нейроны Кохонена действительно соответствуют центрам кластеров, которые формируются в процессе обучения.