Artificial Neural Networks – Self Organizing Map Working and Algorithm by Deeba Kannan

Veröffentlicht am: 24 März 2024
auf dem Kanal: DEEBA KANNAN

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In this detailed lecture, I explained the working principle and algorithm of Self Organizing Maps (SOM) — a key concept in Artificial Neural Networks (ANN) and unsupervised learning. This session provides a step-by-step explanation of the Kohonen algorithm used to organize and cluster high-dimensional data.

Topics Covered:

What is a Self Organizing Map (SOM)?

Biological inspiration and Kohonen’s idea

Detailed explanation of SOM working process

SOM learning algorithm – steps and flow

Weight updates and neighborhood function

Convergence and map organization

Real-world applications of SOM in data visualization, clustering, and pattern recognition

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