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이 경우 network의 초기 연결강도는 0.4~0.6으로 임의값을 사용하였고, a는 초기의 경우이고 b는 경쟁층에서 두 개의 인접한 unit의 <br />
연결을 나타내는 것이다.<br />
</font><font color="#000000">/Biowiki-2.3/files/kornen.JPG <img alt="" src="/FCKeditor/editor/images/smiley/msn/regular_smile.gif" /><br />
<br />
<br />
</font>
<div class="printfooter"><strong><font color="#99cc00">2, 2차원 벡터의 선형적인 자기조직화</font><br /></strong><br /strong><font color="#000000">Kohonen의 형상지도는 2차원적인 공간을 1차원적인 unit들로 조직화 할수 있다. 이러한 것들은 kohonen network에서 매우 중요하며 고차원 <br />
표현을 1차원 표현으로 나타낼수 있는 장점이 있다. 아래 그림 a는 2개의 입력 unit과 40개의 경쟁 출력 unit이 일직선상으로 나열된 것이고, <br />
두개의 입력 unit은 2차원 패턴들을 입력시킬수 있다. 이 network는 이런 1차원적인 출력으로 매칭이 가능하다. 훈련패턴들 또한 0과 1사이의 <br />
균등 분포에서 임으적으로 선택되어진다.</font><br />
<font color="#000000">/Biowiki-2.3/files/kornen2.JPG</font></strong></div>
<!-- end content --></font>
