Samoorganizující síť

(Kohonenova) samoorganizující síť neboli Kohonenova neuronová síť je typ umělé neuronové sítě pracující na principu učení bez učitele. Vynalezl ji finský vědec Teuvo Kohonen. Neurony této sítě jsou prostorově uspořádány v prostoru vstupních vzorů a mají definováno okolí, své nejbližší neurony. Jako jejich topologická struktura se obvykle používá dvojrozměrná obdélníková nebo hexagonální oblast. Jeden krok učení vypadá tak, že síti předloží vstupní vzor, nalezne se jemu nejbližší neuron, a poloha tohoto neuronu i neuronů z jeho topologického okolí se upraví tak, aby ležely o něco blíže tomuto vzoru. Po opakovaní toho základního kroku se umístění neuronů v jistém smyslu podobá distribuci vstupních dat a tuto distribuci promítá do typicky dvojrozměrného a omezeného prostoru své mřížky. Podobá se tak metodě hlavních komponent, ale dokáže vystihnout i nelinearity v datech. Často se používá při zpracování dat v biologii.

Trénování samoorganizující sítě s čtvercovou topologií 8×8. Červené body jsou vstupní vzory a je vidět, jak postupnými kroky učení na sebe nabalují tmavé body sítě, která se tak přizpůsobuje vstupním datům.