स्व-आयोजन मानचित्र (सोम) क्या है? - टेक्नोपेडिया से परिभाषा

परिभाषा - स्व-आयोजन मानचित्र (SOM) का क्या अर्थ है?

एक स्व-आयोजन मानचित्र (एसओएम) एक प्रकार का कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क है जो एक समस्या वाले स्थान के द्वि-आयामी मानचित्र का निर्माण करने के लिए अप्रशिक्षित सीखने का उपयोग करता है। सेल्फ-ऑर्गनाइजिंग मैप और प्रॉब्लम सॉल्विंग के अन्य तरीकों के बीच मुख्य अंतर यह है कि एक सेल्फ-ऑर्गनाइजिंग मैप में एरर-करेक्शन लर्निंग जैसे बैकपॉर्पेशन के साथ-साथ ग्रैडिएंट डिसेंट के साथ-साथ कॉम्पिटिटिव लर्निंग का इस्तेमाल किया जाता है।

एक स्व-आयोजन मानचित्र एक हेक्सागोनल या आयताकार ग्रिड पर डेटा का एक दृश्य प्रतिनिधित्व उत्पन्न कर सकता है। अनुप्रयोगों में मौसम विज्ञान, समुद्र विज्ञान, परियोजना प्राथमिकता और तेल और गैस की खोज शामिल है।

एक स्व-आयोजन मानचित्र को स्वयं-व्यवस्थित सुविधा मानचित्र (SOFM) या कोहेनन मानचित्र के रूप में भी जाना जाता है।

Techopedia स्व-आयोजन मानचित्र (SOM) की व्याख्या करता है

एक स्व-आयोजन मानचित्र एक प्रकार का कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क है जो कुछ समस्या वाले स्थान का द्वि-आयामी नक्शा बनाने का प्रयास करता है। समस्या कांग्रेस अमेरिकी कांग्रेस में वोटों, रंगों के नक्शे और यहां तक ​​कि विकिपीडिया लेखों के बीच लिंक से कुछ भी हो सकती है।

लक्ष्य यह है कि जिस तरह से मानव मस्तिष्क में दृश्य कॉर्टेक्स को ऑप्टिक नसों द्वारा उत्पन्न संकेतों का उपयोग करके देखा जाता है, उसे दर्पण करने का प्रयास किया जाए। उद्देश्य नेटवर्क के सभी नोड्स को अलग-अलग इनपुट पर अलग-अलग प्रतिक्रिया देना है। एक स्व-आयोजन मानचित्र प्रतिस्पर्धी सीखने का उपयोग करता है जहां नोड्स अंततः विशेषज्ञ होते हैं।

जब इनपुट डेटा खिलाया जाता है, तो यूक्लिडियन दूरी, या नोड्स के बीच सीधी रेखा की दूरी, जिसे एक भार दिया जाता है, की गणना की जाती है। नेटवर्क में नोड जो इनपुट डेटा के सबसे समान है, को सबसे अच्छा मिलान इकाई (बीएमयू) कहा जाता है।

जैसे ही तंत्रिका नेटवर्क समस्या सेट के माध्यम से आगे बढ़ता है, वज़न वास्तविक डेटा की तरह अधिक दिखना शुरू हो जाता है। तंत्रिका नेटवर्क ने इस प्रकार आंकड़ों को देखने के लिए खुद को प्रशिक्षित किया है जिस तरह से मानव देखता है।

दृष्टिकोण अन्य AI तकनीकों से भिन्न होता है जैसे कि पर्यवेक्षित शिक्षण या त्रुटि सुधार शिक्षा, लेकिन एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करने के लिए त्रुटि या इनाम संकेतों का उपयोग किए बिना। इस प्रकार, एक आत्म-व्यवस्थित मानचित्र एक प्रकार का अप्रशिक्षित शिक्षण है।