El gas neural és un algorisme d’aprenentatge automàtic que permet representar i agrupar dades segons les seves característiques. Es basa en una xarxa de punts que es va adaptant a les dades i que acaba distribuint-se per l’espai de manera que en representa les diferents característiques. El mètode, inspirat en el mapa autoorganitzat, va ser introduït el 1991 per Thomas Martinetz i Klaus Schulten.
El gas neural s'utilitza sobretot per a la compressió de dades i la quantificació vectorial, i també en aplicacions com el reconeixement de la parla el processament d'imatgesAutomatic Landmarking of 2D Medical Shapes Using the Growing Neural Gas Network https://link.springer.com/chapter/10.1007/11569541_22 i el reconeixement de patrons. També es pot utilitzar per a l'anàlisi de clúster com a alternativa a l'algorisme de k-means.https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-76725-1_71
Donada una distribució de probabilitat de vectors de dades i un nombre finit de vectors de característiques .
Amb cada pas de temps , un vector de dades escollit a l'atzar es presenta. Posteriorment, l'ordre de distància dels vectors de característiques al vector de dades donat està determinat. Deixar denoteu l'índex del vector característica més proper, l'índex del segon vector característica més proper, i l'índex del vector de característiques més distant . A continuació, cada vector de característiques s'adapta segonsamb com la mida del pas d'adaptació i com rang de veïnatge. i es redueixen amb l'augment . Després de molts passos d'adaptació, els vectors de característiques cobreixen l'espai de dades amb un error de representació mínim.
En lloc d'ajustar només la dada més propera, aquest mètode (el gas neural) va adaptant totes les dades del grup alhora. Les que són més a prop s'ajusten molt, i les que estan més lluny ho fan molt poc. Això fa que el sistema sigui molt més estable i fiable que altres mètodes tradicionals com el k-means. A més, la xarxa manté sempre el mateix nombre de punts: no en crea ni en esborra cap.
Referències
Categoria:Aprenentatge automàtic