Чем нейронные сети Кохонена отличаются от других типов нейросетей?

Некоторые отличия нейронных сетей Кохонена от других типов нейросетей:

• Структура. intuit.ru Сеть Кохонена проста и состоит из двух слоёв: входного и выходного. intuit.ru В отличие от многослойных нейросетей, в ней нет скрытых слоёв. intuit.ru
• Обучение. intuit.ru Сети Кохонена используют неконтролируемое обучение. intuit.ru В процессе обучения нет сравнивания выходов нейронов с эталонными значениями. intuit.ru Сеть подстраивается не под эталонное значение выхода, а под закономерности во входных данных. intuit.ru
• Принцип работы. intuit.ru Основной принцип работы сетей Кохонена — введение в правило обучения нейрона информации относительно его расположения. intuit.ru
• Применение. intuit.ru Сети Кохонена используются для решения таких задач, как моделирование, прогнозирование, поиск закономерностей в больших массивах данных, выявление наборов независимых признаков и сжатие информации. intuit.ru
• Способность выявлять новизну. datascientist.one Если после обучения сеть встретится с набором данных, непохожим ни на один из известных образцов, то она не сможет классифицировать такой набор и тем самым выявит его новизну. datascientist.one