Mapas de Kohonen

O Mapa Auto-Organizável, também conhecido como Mapa de Kohonen é uma rede neural artificial não-supervisionada de aprendizado competitivo formada por uma grade de neurônios artificiais. O algoritmo de Kohonen foi desenvolvido por Teuvo Kohonen em 1982, sendo considerado relativamente simples e com a capacidade de organizar dimensionalmente dados complexos em grupos (clusters), de acordo com suas relações. Também é usado para produzir representações de baixa dimensão e mais fáceis de visualizar e analisar de um conjunto de dados de dimensão superior (redução de dimensionalidade), preservando a estrutura topológica dos dados. Este método solicita apenas os parâmetros de entrada, mostrando-se ideal para problemas onde os padrões são desconhecidos ou indeterminados. Este algoritmo é considerado um mapa auto-organizável (da sigla SOM, Self-organized map, em inglês), capaz de diminuir a dimensão de um grupo de dados, conseguindo manter a representação real com relação as propriedades relevantes dos vetores de entrada, tendo-se como resultado um conjunto das características do espaço de entrada. Além disso, possui a propriedade de transformar um mapa multidimensional em bidimensional, adicionando os elementos ao novo mapa de tal forma que os objetos similares sejam posicionados próximos uns dos outros. Apresenta duas importantes características: utiliza aproximação dos pontos similares onde os mesmos são processados separadamente e permite ao mapa obter centros em um plano bidimensional disponibilizando uma visualização facilmente compreensível. O algoritmo de Kohonen ordena os objetos i, frequentemente organizados em uma grade retangular, atribuindo-os ao vetor modelo, denominado mi, no espaço multidimensional. Cada item xk é mapeado para a unidade do mapa ck mais adequada, conforme a menor distância entre mi e xk definida pela fórmula [2]: ck = argmin i xk – mi Este algoritmo utiliza o método de aprendizagem por competição (competitive learning), considerado o mais comum nas RNA auto-organizáveis, permitindo que aconteça o aprendizado dividindo-se os padrões...