Алгоритм обучения без учителя для сетей Кохонена. Обобщенная процедура

1. Инициализация весовых коэффициентов нейронов сети Кохонена случайными значениями.
2. Представление входных данных нейронной сети.
3. Расчет расстояний между входными данными и весами нейронов.
4. Определение победителя соревнования (нейрона, веса которого наиболее близки к входным данным).
5. Обновление весов победившего нейрона и его соседей в соответствии с выбранной функцией обучения.
6. Повторение шагов 2-5 для всех входных данных до достижения заданного критерия останова (например, до достижения определенного числа эпох обучения или до достижения заданной ошибки).
7. Оценка качества обучения сети Кохонена путем анализа распределения весов нейронов и их соседей.
8. Применение обученной сети Кохонена для кластеризации данных или для других задач машинного обучения.

Этот алгоритм обучения без учителя для сетей Кохонена позволяет нейронной сети автоматически выявлять структуру входных данных и группировать их в кластеры на основе их сходства.