How is a SOM trained? The training

How is a SOM trained? The training process will update the weight matrix,
which is 3 x2,500. Initialize the weight matrix to random values to start. Then
15 training colors are randomly chosen.
Just like previous examples, training will progress through a series of iterations.
However, unlike feedforward neural networks, SOM networks are
usually trained with a fixed number of iterations. For the colors example in
this chapter, we will use 1,000 iterations.
Begin training the color sample that we wish to train for by choosing one
random color sample per iteration. Pick one output neuron whose weights
most closely match the basis training color. The training pattern is a vector
of three numbers. The weights between each of the 2,500 output neurons

Kết quả (Việt) 1:

SOM một được đào tạo như thế nào? Quá trình đào tạo sẽ cập nhật ma trận trọng lượng,đó là 3 x 2, 500. Khởi tạo ma trận trọng lượng ngẫu nhiên giá trị để bắt đầu. Sau đó15 đào tạo màu sắc được chọn ngẫu nhiên.Cũng giống như ví dụ trước, đào tạo sẽ tiến bộ thông qua một loạt các lặp đi lặp lại.Tuy nhiên, không giống như mạng nơ-ron feedforward, SOM mạngthường được đào tạo với một số cố định của lặp đi lặp lại. Ví dụ về màu sắc trongchương này, chúng tôi sẽ sử dụng 1.000 lặp đi lặp lại.Bắt đầu đào tạo màu mẫu mà chúng tôi muốn dạy cho bằng cách chọn mộtmẫu màu ngẫu nhiên cho mỗi iteration. Chọn ra một tế bào thần kinh có trọng lượnggần nhất phù hợp với cơ sở đào tạo màu. Các mô hình đào tạo là một vectorsố ba. Trọng lượng giữa mỗi tế bào thần kinh 2.500 đầu ra

Kết quả (Việt) 2:

Làm thế nào là một SOM được đào tạo? Quá trình đào tạo sẽ cập nhật bảng cân,
đó là 3 x2,500. Khởi tạo ma trận trọng các giá trị ngẫu nhiên để bắt đầu. Sau đó,
màu sắc 15 đào tạo được lựa chọn ngẫu nhiên.
Cũng giống như ví dụ trước, đào tạo sẽ tiến hành thông qua một loạt các lần lặp lại.
Tuy nhiên, không giống như các mạng truyền thẳng, các mạng SOM được
thường được đào tạo với một số cố định của các lần lặp lại. Đối với các màu sắc ví dụ trong
chương này, chúng ta sẽ sử dụng 1.000 lần lặp lại.
Bắt đầu đào tạo các mẫu màu sắc mà chúng tôi muốn đào tạo cho bằng cách chọn một
mẫu màu ngẫu nhiên cho mỗi lần lặp. Chọn một neuron đầu ra có trọng lượng
phù hợp gần nhất với màu đào tạo cơ bản. Các mô hình đào tạo là một vector
của ba con số. Các trọng giữa mỗi 2.500 nơron đầu ra