Estructuras Competitivas
Indice
Mapas Topológicos Autoorganizados

Características de las Estructuras Competitivas


CARACTERISTICAS

· La velocidad de aprendizaje suele disminuir con el tiempo, hasta que toma un valor próximo a 0 en cuyo caso el aprendizaje finaliza.

Se trata de asociar cada PE de la capa de salida a un grupo de vectores de entrada, con una cierta similitud, generando de tal manera clases o clusters. Así, los pesos de los Pes, son interpretados como los centros de los clusters.
Si existen más PE en la capa de salida que clases de patrones de entrada, pueden suceder dos cosas:

· quedan PE inactivos, sin asociar a ninguna clase

· una clase tiene asociados más de un PE.

· Normalmente los patrones de entrada se Normalizan.

Razón: El PE ganador se determina calculando una medida de similaridad entre entrada y peso. Dicha similaridad se calcula empleando, normalmente, la Distancia Euclídea y ésta compara magnitudes y orientación espacial.

Patrones y Pesos Normalizados: Este hecho supone incrementar la velocidad de aprendizaje ya que, existe menos variabilidad en el espacio de pesos. Por ejemplo:(1,1,1,1);(4,4,4,4) son idénticos---- (1/2,1/2,1/2,1/2).

Una Limitación de las redes competitivas es que algunas neuronas pueden no ser entrenadas. En otras palabras, pueden existir vectores de pesos muy distanciados de las entradas, con lo cual, nunca ganarán. Importantísimo en estos sistemas es la inicialización de pesos.


M. González Penedo