KOHONEN O’Z-O’ZINI TASHKIL ETUVCHI NEYRON TO’RLARI
Keywords:
Kohonen neyron tarmoqlari, o’z-o’zini tashkil etuvchi xaritalar (SOM), nazoratsiz ta’lim, raqobatbardosh ta’lim algoritmi, topologik tuzilishi, neyron panjarasi, og’irlik vektori, kirish maydoni, raqobat va moslashish, ma’lumotlarni klasterlash, qolipni tanib olish, ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish, hajmining qisqarishi, xususiyatlarni xaritalash, masshtablilik, samaradorlik, mustahkamlik, gibrid modellar, sun’iy intellect, neyron tarmoqlari arxitekturalari., нейронные сети Кохонена, самоорганизующиеся карты (SOM), обучение без учителя, алгоритм конкурентного обучения, топологическая структура, нейронная сеть, весовой вектор, поле ввода, конкуренция и адаптация, кластеризация данных, распознавание образов, визуализация данных, уменьшение размерности, признак. картографирование, масштабируемость, эффективность, надежность, гибридные модели, искусственный интеллект, архитектуры нейронных сетей., Kohonen neural networks, self-organizing maps (SOM), unsupervised learning, competitive learning algorithm, topological structure, neural network, weight vector, input field, competition and adaptation, data clustering, pattern recognition, data visualization, dimensionality reduction, feature mapping, scalability, efficiency, robustness, hybrid models, artificial intelligence, neural network architectures.Abstract
Ushbu maqola Kohonen neyron tarmoqlarini o’rganadi, shuningdek, o’z-o’zini tashkil qiluvchi xaritalar (SOM) sifatida ham tanilgan, nazoratsiz o’rganish uchun mo’ljallangan neyron tarmoq turi. U ularning arxitektura tamoyillarini, shu jumladan raqobatbardosh o’rganish algoritmlari va topologik tuzilmalarini o’rganadi va ularning kirish ma’lumotlarini aniq nazoratsiz tashkil qilishning noyob qobiliyatini ta’kidlaydi. Maqolada Kohonen tarmoqlarining turli domenlarda ma’lumotlarni klasterlash, naqshni aniqlash va ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish kabi turli ilovalari muhokama qilinadi. Bundan tashqari, u tadqiqotning kelajakdagi yo’nalishlarini o’rganadi, miqyoslilik, samaradorlik va gibrid modellarga e’tibor qaratadi va Kohonen tarmoqlarining sun’iy intellekt sohasidagi doimiy dolzarbligi va salohiyatini ta’kidlaydi.
В этой статье исследуются нейронные сети Кохонена, также известные как самоорганизующиеся карты (SOM), тип нейронной сети, предназначенный для обучения без учителя. В нем исследуются их архитектурные принципы, в том числе алгоритмы конкурентного обучения и топологические структуры, а также подчеркивается их уникальная способность организовывать входные данные без точного контроля. В статье обсуждаются различные применения сетей Кохонена в различных областях, таких как кластеризация данных, распознавание образов и визуализация данных. Кроме того, в нем рассматриваются будущие направления исследований с упором на масштабируемость, эффективность и гибридные модели, а также подчеркивается сохраняющаяся актуальность и потенциал сетей Кохонена в области искусственного интеллекта.
This paper explores Kohonen neural networks, also known as self-organizing maps (SOM), a type of neural network designed for unsupervised learning. It explores their architectural principles, including competitive learning algorithms and topological structures, and highlights their unique ability to organize input data without precise control. The paper discusses various applications of Kohonen networks in different domains such as data clustering, pattern recognition, and data visualization. In addition, it explores future directions for research, focusing on scalability, efficiency, and hybrid models, and highlights the continued relevance and potential of Kohonen networks in the field of artificial intelligence.
