Самоорганизующиеся нейронные сети (СОНС), или карты Кохонена (Self-Organizing Maps, SOM), представляют собой мощный класс нейронных сетей, способных к неконтролируемому обучению. Их ключевая особенность — способность создавать топологически упорядоченное отображение (карту) входных данных, где схожие входные векторы активируют близко расположенные нейроны на карте. Это делает их идеальным инструментом для кластеризации, визуализации данных и, что особенно важно, для систем, требующих адаптации к непредсказуемым внешним возмущениям...