理解AForge SOM实现

Question

你好，神经爱好者‎，我对AForge中的SOM学习算法有点困惑。我发现这个实现假设了最常见的情况，一个二维SOM。

当我看一下网络上的其他SOM图形，它会发现，神经元的位置会随着时间的推移而变化。相似的神经元聚集在一起。

我看了一下源代码，发现地图上神经元的位置是固定的。它是：

int wx = neuronIndex % width;
int wy = neuronIndex / width;

这只是另一种有固定位置的SOM，还是我烧错了什么东西？我还认为，主要是想从SOM中获取信息图形，但是没有公开的方法来检索神经元的位置。

Answer 1

不熟悉AForge，但是..。

编辑：首先我认为权重是2D的，并被教成网格，但这是更有教养的猜测:你看到的移动的神经元网格仍然不是SOM的节点。SOM节点的位置是恒定的。SOM被教导抽象某些数据集，萨蒙映射很可能被用作节点权重的可视化方法。其结果类似于这，可能会与原始SOM的晶格混淆，其中节点或“神经元”永远不会移动。

请注意，这仍然只是一个有教养的猜测。