src/neural_net/som.clj

   1 (ns neural-net.som                      ; Kohonen maps
   2   (:use neural-net.core)
   3   (:use clojure.set))
   4
   5 (defn self-organizing-map:run
   6   "Return a map of the dot product of each neurons weight against x" [this x]
   7   (reduce (fn [a [k v]] (cons [k (reduce + (map * x (v :weights)))] a))
   8           [] (get (this :map) :vertices)))
   9
  10 (defn self-organizing-map:learn
  11   "Return a map of learning spread through the map." [this x y d]
  12   (let [winner (first (first (reverse (sort-by second (or y (run this x))))))]
  13     (reduce (fn [a [n d]] (assoc a n ((this :update) this d n x)))
  14             {} (get (this :nn) winner))))
  15
  16 (defn self-organizing-map:train [this delta]
  17   (assoc this
  18     :map (neural-net.core.Graph.
  19           (reduce (fn [a [k d]] (assoc a
  20                                  k {:weights (map + d ((get a k) :weights))}))
  21                   (get (this :map) :vertices) delta)
  22           (get (this :map) :edges))))
  23
  24 (comment                                ; train a self organizing map
  25   (let [som-g (neural-net.core.Graph.
  26                {:a {:weights [ 1  0]}
  27                 :b {:weights [ 0  1]}
  28                 :c {:weights [-1  0]}
  29                 :d {:weights [ 0 -1]}}
  30                [[:a :b] [:b :c] [:c :d]])
  31         som {:phi self-organizing-map:run
  32              :learn self-organizing-map:learn
  33              :train self-organizing-map:train
  34              :eta 1
  35              :update (fn [this dist n x]
  36                        (map (fn [x] (* (/ x (inc dist)) (this :eta)))
  37                             (map -
  38                                  x (((get (this :map) :vertices) n) :weights))))
  39              :map som-g
  40              :nn (nearest-neighbors som-g)}]
  41     (first (train som [0.8 0.2] nil nil)))
  42   ;; =>
  43   ;; {:d (0.2 0.3),  :c (0.6 0.06666666666666667),
  44   ;;  :b (0.4 -0.4), :a (-0.19999999999999996 0.2)}
  45   )