Question

如何表示二维神经网络中的节点？

在自组织神经网络（Kohonen map）中，节点的权重如何与2D网络中的坐标相关。地图是否根据该位置的位置或权重的坐标进行自我组织。

我正在尝试使用MPI

实现下面显示的算法

分布式本地化算法：输入：N，节点数; G = (g_ij)，最近邻居的知识输出：节点位置p_i = (x_i,y_j), i,j = 1,......,N

// Initialization of the node locations
   for all nodes i do
     p_i = (x_i,y_j) = random();
   end for

// Main Loop
   for t = 1 to N_iter do
     p = (x,y) = random()
     for all network nodes i, update its location
       for j=1 to N
         x_i (t+1) = x_i (t) +α(t) δ_ij [x-x_i(t)] 
         y_i (t+1) = y_i (t) +α(t) δ_ij [y-y_i(t)]
         for k=1 to N
           for m=1 to N
             tmp += g_km exp{ ||p-p_k||2 } exp{ ||p-p_m||2 }
           end for
         end for
         δ_ij = g_ij exp{ ||p-p_i||2 } exp{ ||p-p_j||2 } / tmp
        end for
      end for
    end for

Answer 1

在您的代码中，每个神经元节点由pair（Xi，Yj）表示。我看到你用随机值初始化你的数据结构。每个节点至少具有权重和一对坐标。坐标给出了它的位置;而重量则赋予其价值。

尽管如此，您可以使用方法getNodeAt(x,y)创建自己的数据结构。您可以使用我已经提到过的2D数组或链表。

我不确定你以后如何对节点进行分组（有很多类型的神经网络），我在你的代码中看到了一层一层的分布。有点像广度搜索中的水平。

在整个网络中传播权重的方法是开始计算位于输入/顶部/开始级别的一个节点的值，然后跳转到邻居（即下一层/级别）。你有6-8行的计算。你停在输出节点/底层。

代表神经网络中的节点？

1 个答案: