Meta-Multi SOM (Semeion©)
Il sistema Meta-SOM -Multi-SOM è un modello di Rete Neurale Artificiale supervisionato in grado di creare mappe dei dati in Input. Pertanto, non solo è in grado di classificare correttamente l’input sulla base di un target esterno, ma fornisce anche informazioni riguardanti l’articolazione delle classi (target) e loro rapporti reciproci. Il sistema Meta -Multi SOM è composto da due reti differenti: la prima (Multi-SOM) è supervisionata, mentre la seconda (Meta-SOM), che non è supervisionata, elabora i pesi della prima e riproduce in output una clusterizzazione. La Multi-SOM prende ispirazione dalle reti SOM, ma la sua struttura è stata ristrutturata, trasformandola in una rete supervisionata; la rete Meta-SOM mantiene struttura e obiettivi della SOM, ma il loro input è costituito dai modelli delle classi di ingresso create dalla Multi-SOM.
Di seguito è mostrato un esempio di una applicazione con il sistema Meta-Multi SOM per il riconoscimento di numeri scritti a mano. La Figure mostra 10 matrici SOM di una Multi SOM (5 righe x 5 colonne – ognuna specializzata su un tipo di numero) dopo la fase di training.
La Figura seguente mostra una Meta-SOM (16 Righe x 16 Cololonne) dopo l’apprendimento dei modelli (codebooks) creati dalla Multi-SOM.
References
[1] Giulia Massini, Meta Multi Som, chapter 13, pp 313-347, in V. Capecchi (eds.), Applications of Mathematics in Models, Artificial Neural Networks and Arts, DOI 10.1007/978-90-481-8581-8_13, Springer Science+Business Media B.V. 2010.