The network "stretches" the space fabric in order to separate each of the points into different subspaces. At convergence, the network separates each of the colours into different subspaces of the final manifold. In other words, each of the colours in this new space will be linearly separable using a one vs. all regression. The vectors in the diagram can be represented by a five by two matrix; this matrix can be multiplied to each point to return scores for each of the five colours. Each of the points can then be classified by colour using their respective scores. Here, the output dimension is five, one for each of the colours, and the input dimension is two, one for the x and y coordinates of each of the points. To recap, this network basically takes the space fabric and performs a space transformation parametrised by several matrices and then by non-linearities.
Le réseau « étire » le tissu spatial afin de séparer chacun des points en différents sous-espaces. À la convergence, le réseau sépare chacune des couleurs en différents sous-espaces de la surface finale. En d’autres termes, chacune des couleurs dans ce nouvel espace sera linéairement séparable par une régression « un contre tous ». Les vecteurs du diagramme peuvent être représentés par une matrice de 5×25×2. Cette matrice peut être multipliée à chaque point pour obtenir des scores pour chacune des cinq couleurs. Chacun des points peut ensuite être classé par couleur en utilisant les scores respectifs. Ici, la dimension de sortie est de cinq, une pour chacune des couleurs, et la dimension d’entrée est de deux, une pour les coordonnées x et y de chacun des points. Pour résumer, ce réseau prend le tissu spatial et effectue une transformation de l’espace paramétrée par plusieurs matrices puis par des non-linéarités.