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Las redes neuronales auto-organizativas mediante su aprendizaje competitivo intentan preservar la topología de un espacio de entrada. Existen diversas medidas que permiten cuantificar cómo de buena es dicha preservación de la topología. Sin embargo, la mayor parte de ellas no es de aplicación a espacios de entrada no lineales, ya que no consideran la topología del espacio de entrada en su cálculo. En este trabajo, se modifica una de las medidas más empleadas con espacios lineales, el producto topográfico, incorporando la distancia geodésica como medida de distancia entre los vectores de referencia de las neuronas, posibilitando así su uso con espacios de entrada no lineales. Esta mejora permite ampliar los estudios realizados con el producto topográfico original dirigidos a la representación de objetos mediante redes auto-organizativas y a la determinación de la dimensionalidad que debe tener una red para adaptarse de forma correcta a un espacio de entrada determinado.
Las redes neuronales auto-organizativas mediante su aprendizaje competitivo intentan preservar la topología de un espacio de entrada. Existen diversas medidas que permiten cuantificar cómo de buena es dicha preservación de la topología. Sin embargo, la mayor parte de ellas no es de aplicación a espacios de entrada no lineales, ya que no consideran la topología del espacio de entrada en su cálculo. En este trabajo, se modifica una de las medidas más empleadas con espacios lineales, el producto topográfico, incorporando la distancia geodésica como medida de distancia entre los vectores de referencia de las neuronas, posibilitando así su uso con espacios de entrada no lineales. Esta mejora permite ampliar los estudios realizados con el producto topográfico original dirigidos a la representación de objetos mediante redes auto-organizativas y a la determinación de la dimensionalidad que debe tener una red para adaptarse de forma correcta a un espacio de entrada determinado.
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