Podręcznik
1. Sieci samoorganizujące poprzez współzawodnictwo
1.8. Zadania i problemy
1. Określić i porównać ze sobą odległości między dwoma wektorami
stosując różne normy: euklidesową,
oraz w postaci iloczynu skalarnego.
2. Dwa neurony o wagach
,
otrzymały pobudzenia
,
. Wyłonić zwycięzców dla każdego pobudzenia.
3. Trzy neurony o wagach
,
,
otrzymały pobudzenie w postaci wektora
. Określić kolejność neuronów konkurujących ze sobą w algorytmie gazu neuronowego. Wyznaczyć wartość funkcji sąsiedztwa w metodzie gazu neuronowego przy założeniu
.
4. Dokonać normalizacji wektorów
danych w postaci
,
stosując rozszerzenie wektora i bez rozszerzania.
5. Korzystając z programu KOHON dokonać odwzorowania liniowego (jeden z wymiarów w osi
lub
równy
) danych jednowymiarowych tworzących różne kształty (spirala, koło, wielobok) stosując odwzorowanie Kohonena z uwzględnieniem dwu sąsiadów.
6. Korzystając z programu KOHON określić położenia wektorów wag neuronów mapy Kohonena odwzorowujących różne rozkłady danych na płaszczyźnie: rozkład równomierny w założonym kształcie maski, rozkład gaussowski, maski nieregularne. Zastosować odwzorowanie Kohonena z uwzględnieniem czterech sąsiadów.
7. Korzystając z programu KOHON określić położenia wektorów wag neuronów mapy Kohonena odwzorowujących rozkład danych na płaszczyźnie przy zadanym kształcie maski (koło, prostokąt trójkąt). Zastosować odwzorowanie jednowymiarowe Kohonena z uwzględnieniem tylko dwu sąsiadów (jeden z wymiarów
lub
równy
).
Zadanie pn. „SEZAM: System Edukacyjnych Zasobów Akademickich i Multimedialnych” realizowane w ramach projektu „NERW PW. Nauka – Edukacja – Rozwój – Współpraca” współfinansowanego ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego