Какие типы сетей используются для решения задач кластеризации?

Для решения задач кластеризации используются различные типы искусственных нейронных сетей: www.kbncran.ru

• Многослойный перцептрон. www.kbncran.ru На входы сети подаётся входной вектор признаков, а в соответствии с алгоритмом обратного распространения ошибки происходит корректировка весов согласно заранее предопределённому классу входного вектора. www.kbncran.ru

• Сеть Кохонена. www.kbncran.ru www.irgups.ru На входы сети подаются значения признаков выбранного объекта. www.kbncran.ru Нейросеть обрабатывает эти сигналы, после чего в выходном слое определяется нейрон-победитель. www.kbncran.ru Если нейрон-победитель не определяет класс объекта, то для него создаётся новый класс. www.kbncran.ru

• Сети с самоорганизацией. www.kbncran.ru При их использовании применяются алгоритмы обучения без учителя, не требуется аппаратное задание классов. www.kbncran.ru В процессе работы, когда появляются новые кластеры, самоорганизующимся сетям не требуется переобучение, и они обладают способностью адаптироваться. www.kbncran.ru