# Neural gas

Neural gás é uma rede neural artificial, inspirado pela auto-organização de mapa e introduzido em 1991 pela Thomas Martinetz e Klaus Schulten. neural gás é um algoritmo simples para encontrar ideal de representações de dados com base no recurso de vetores. O algoritmo foi cunhado "neural gas" por causa da dinâmica do recurso de vetores durante o processo de adaptação, que distribuem-se como um gás dentro do espaço de dados. Ele é aplicado, onde a compressão de dados ou vector quantization é um problema, por exemplo, o reconhecimento de fala, de processamento de imagem ou o reconhecimento de padrões. Como uma forma robusta a convergir alternativa para o k-means clustering é também utilizado para a análise de cluster.

## Algoritmo

Dada uma distribuição de probabilidade $$ de dados de vetores $$ e um número finito de recurso de vetores $$.
Com cada passo de tempo $$, um vector de dados $$ escolhido aleatoriamente a partir de $$ é apresentado. Posteriormente, a distância, a fim de o recurso de vetores a um dado vector de dados $$ é determinado. Deixe $$ indicar o índice do próximo vetor característico, $$ o índice do segundo recurso mais próximo do vetor, e $$ o índice do vetor característico mais distante $$. Em seguida, cada vetor é adaptado de acordo com
com $$ como o tamanho do passo de adaptação e $$ como o chamado bairro de gama. $$ e $$ são reduzidos com o aumento da $$. Depois de suficientemente muitas medidas de adaptação a funcionalidade de vetores de cobrir o espaço de dados com o mínimo de representação de erro.
A adaptação etapa do neurais gás possa ser interpretado como de gradiente descendente em uma função de custo. Por adaptação não só o mais próximo do vetor característico, mas todos eles com um passo de tamanho decrescente com o aumento da distância da ordem, em comparação com (on-line) k-means clustering muito mais robusto convergência do algoritmo pode ser alcançado. O neural gás modelo não exclui um nó e também não criar novos nós.

## Variantes

Uma série de variantes do neurais gás algoritmo existe na literatura, de modo a mitigar algumas das suas deficiências. Mais notável é, talvez, Bernd Fritzke de crescimento neural de gás, mas também deve-se mencionar ainda outro tipo de informação, tais como o Crescimento, Quando Necessário de rede e também o incremental de crescimento neural de gás.

### Growing neural gas

Fritzke descreve o crescimento neural gás (GNG) como um incremental o modelo de rede que aprende topológica relações por meio de uma "Hebb-como a aprendizagem de regra", apenas, ao contrário neural de gás, que não tem parâmetros que mudam ao longo do tempo e é capaz de contínua aprendizagem.

### Crescimento, quando necessário

Ter uma rede com um conjunto cada vez maior de nós, como a implementada pelo GNG algoritmo foi visto como uma grande vantagem, no entanto, algumas limitações na aprendizagem foi visto pela introdução do parâmetro λ, em que a rede só seria capaz de crescer quando iterações foram um múltiplo deste parâmetro. A proposta para atenuar este problema foi um novo algoritmo, o Crescimento, Quando Necessário rede (GWR), o que seria a rede a crescer mais rapidamente, adicionando nós o mais rapidamente possível sempre que a rede identificou que os nós existentes não descrevem a entrada de bem o suficiente.

### Incremental de crescimento neural gás

Outro neural gás variante inspirado no GNG algoritmo incremental de crescimento neural gás (IGNG). Os autores propõem a principal vantagem desse algoritmo para ser "a aprendizagem de novos dados (plasticidade), sem degradar o previamente treinados rede e esquecer a idade de entrada de dados (estabilidade)."