Kohonen Netzwerk mit Blockparty - Variante

Sie haben ein bestimmtes Projekt zu bearbeiten und wissen nicht, wie Sie an die Aufgabe heran gehen sollen? Sie sind sich nicht sicher, ob Ihr Netzentwurf zu Ihrem Problem passt oder ob es da Optimierungsmöglichkeiten gibt? Ist es überhaupt sinnvoll an Ihre Daten mit einem NN basierten Ansatz heranzugehen? Ist MemBrain das richtige Werkzeug für Ihr Problem und Ihre Infrastruktur?

Hier ist der richtige Platz für diese Art von Fragen.
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Franke
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Joined: Sat 18. Sep 2010, 12:50

Kohonen Netzwerk mit Blockparty - Variante

Post by Franke »

Hallo zusammen,

ist es mit MemBrain möglich, die Blockparty-Variante des Kohonen-Netzwerks zu simmulieren?
Es soll nicht nur das gewinnende Neuron lernen, sondern auch die umgebenden Neuronen.
Die anderen Neuronen sollten gehemmt werden.

Ich habe MemBrain erst neu entdeckt und bin ein bißchen ratlos, wie ich eine Distanzfunktion
implementieren kann.

Viele Dank schon im voraus
Der Franke
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Re: Kohonen Netzwerk mit Blockparty - Variante

Post by Admin »

MemBrain nutzt eine 'Mexican Hat' Funktion im Rahmen des 'Competitive with Momentum' Teachers. Dies ist eine 'Blockparty'-Implementierung, ja.

Die Netz-Beispiele, die auf der MemBrain Homepage zur Verfügung stehen, enthalten auch ein Kohonen-Beispiel, in dem dieser Lernalgorithmus verwendet wird.

Viele Grüße
Thomas Jetter
Franke
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Re: Kohonen Netzwerk mit Blockparty - Variante

Post by Franke »

Hallo,

vielen Dank für die Info.
Mir war nicht klar, dass der Abstand schon implementiert war.
Kann ich irgendwo die Koordinaten der Neuronen sehen?
Ich habe die Info in der Hilfe nicht gefunden.

Vielen Dank im voraus.
Gruß
Franke
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Re: Kohonen Netzwerk mit Blockparty - Variante

Post by Admin »

Der Abstand lässt sich nicht direkt anzeigen, nein. Allerdings kann man die Breite eines Neurons einstellen (Doppelklick auf Neuron --> Appearance --> Width).
Außerdem lässt sich das Platzierungsraster für Neuronen in den selben Einheiten einstellen (View-->Set Grid Width). Wenn 'View-->Snap To Grid' aktiviert ist, lassen sich die Neuronen so automatisch mit bekannten Abständen platzieren.
Die Aktivierungsfunktion der Map-Neuronen muss zur Bildung einer SOM auf 'MIN EUCLID DIST' eingestellt werden.

Viele Grüße
Thomas Jetter
Franke
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Re: Kohonen Netzwerk mit Blockparty - Variante

Post by Franke »

Hmmm,

ist es dennoch möglich ein Netz zu bauen, dessen Anordnung 3-dimensional ist?
Gemeint ist eine Neuronenanordnung in Form einer Kugel bzw. Zylinders.
Hintergrund ist der Versuch das Netz geschlossen zu gestalten (keine freistehenden Neuronen).

Schöne Grüße
Franke
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Re: Kohonen Netzwerk mit Blockparty - Variante

Post by Admin »

Nein, 3-dimensionale Abstandsbesziehungen werden leider nicht unterstützt.
Generell kennt MemBrain nur zwei Dimensionen, es würde also schon daran scheitern, dass die Platzierung der Neuronen nicht in der dritten Dimension möglich ist.

Viele Grüße
Thomas Jetter
Franke
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Re: Kohonen Netzwerk mit Blockparty - Variante

Post by Franke »

Hallo und vielen Dank für die schnelle Antwort.

Welche Neuronenanordnung sollte ich im 2-Dim. Raum am Besten verwenden?
Hat sich vieleckig bewährt?

Darüber hinaus bin ich am überlegen, ob die Ergebnisse des Kohohnen-Netzes nicht mit einem anderen Netz verknüpfen lassen.
Es soll versucht werden die vom SOM erkannten Strukturen als Input für ein anderes Netz -mit überwachtem Lernen- zu nutzen.
Lässt sich so etwas umsetzen?

Schöne Grüße
Franke
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TJetter
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Re: Kohonen Netzwerk mit Blockparty - Variante

Post by TJetter »

Ich muss gestehen, dass ich mit SOMs noch nicht sehr viel Brauchbares erreicht habe, unabhängig von der Formgebung. Die Mehrzahl der erfolgreichen Projekte liegt ganz eindeutig beim Überwachten lernen.
Gerade in Verbindung mit anschließendem Überwachtem Training könnten sie vielleicht aber doch vielversprechend sein, einen entsprechenden Beitrag im Forum habe ich dazu auch:

viewtopic.php?f=4&t=53

Dort wird genau solch ein Ansatz verfolgt, augenscheinlich erfolgreich hilft das?

Viele Grüße
Thomas Jetter
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