Conclusioni

Prima di riuscire a far funzionare una simulazione di rete neurale autoorganizzante, è normale incontrare problemi sulla modalità di normalizzazione dei dati e avere perplessità sull’ impiego stesso di essa per risolvere il problema che si sta analizzando.

Il migliore modo per capire e conoscere queste reti è quello di realizzare delle piccole simulazioni software e cercare di capire quali tipi di problemi sono risolvibili apportando modifiche al tipo di preprocessing dei dati. Non abbiamo esaminato la realizzazione software di LVQ e LVQ2 ma credo che chi riesca a realizzare una Kohonen non dovrebbe avere problemi nel trasformarla in questi modelli (nb: tenere presente che per applicazioni reali ogni classe deve essere mappata su più neuroni dello strato output e che il numero di essi deve essere proporzionale alle dimensioni della classe stessa).

Luca Marchese