自组织神经网络：Kohonen网络训练算法 Kohonen网络的拓扑结构 网络上层为输出结点（假设为m个），按二维形式排成一个结点矩阵。 输入结点处于下方，若输入向量由n个元素，则输入端共有n个结点。 所有输入结点到输出结点都有权值连接，而在二维平面的输出结点相互间也可能有局部连接。
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2023-11-23 23:01:14
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Preview (Chapter 5):前馈神经网络网络训练误差反向传播神经网络正则化混合密度神经网络贝叶斯神经网络神经网络为了减少基函数数量问题，从而以非凸计算为代价。为了计算神经网络的参数，一些非线性最优化技术需要求参数的导数，从而可以利用反向误差传播算法。1 前馈神经网络回归的线性模型和分类模型，基于固定非线性基函数的线性组合，形式为：在分类问题中是非线性激活函数，回归问题中为恒
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2023-12-13 17:01:31
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前面两篇介绍了SOM的基本概念和算法，第一部分，第二部分，本篇具体展开一下应用中的一些trick设定。SOM设计细节输出层设计
输出层神经元数量设定和训练集样本的类别数相关，但是实际中我们往往不能清除地知道有多少类。如果神经元节点数少于类别数，则不足以区分全部模式，训练的结果势必将相近的模式类合并为一类；相反，如果神经元节点数多于类别数，则有可能分的过细，或者是出现“死节点”，即在训练过程中，某
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2023-12-27 20:53:27
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1、SOM背景1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。自组织特征映射正是根据这一看法提出来的，其特点与人脑的自组织特性相类似。2、SOM典型结构典型SOM网共有两层，输入层模拟感知外界
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2024-01-11 22:22:05
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自组织竞争神经网络一、概述自组织竞争神经网络是一种无监督的学习方法。与之前不同的是，前几节讲述的神经网络都是有标签，并且更新所有权值，但是他们并没有考虑到人体神经元的侧抑制现象，也就是在很多情况下，某一个神经元刺激仅能激活很少一部分神经元而不是所有神经元，这就体现了一种竞争的思想。竞争神经网络每次只更新一个被激活的权值并且没有标签去告诉他应该怎么做，这更像是一种聚类方法。二、网络模型自组织竞争神经
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2023-12-07 21:16:42
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算法介绍概念人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。在实际应用中，80%-90%的人工神经网络模型是采用误差反转算法或其变形形式的网络模型。 一个神经网络的典型结构：作用1.拟合 ->预测。 2.分离 -> 聚类分析。神经网络模型和网络结构1.神经元 大脑可视作为1000多亿神经元组成的神经网络。 下
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2023-10-20 17:31:12
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参考：第4章 SOM自组织特征映射神经网络 生物学研究表明，在人脑的感觉通道上，神经元的组织原理是有序排列的。当外界的特定时空信息输入时，大脑皮层的特定区域兴奋，而且类似的外界信息在对应的区域是连续映像的。生物视网膜中有许多特定的细胞对特定的图形比较敏感，当视网膜中有若干个接收单元同时受特定模式刺激时，就使大脑皮层中的特定神经元开始兴奋，输入
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2023-07-31 00:48:45
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原文地址：Self Organizing Maps作者：shiqj1980 the ebook: http://davis.wpi.edu/~matt/courses/soms/ using som in excel:http://www.geocities.com/adotsaha/NN/SOMinExcel.html 人工神经网络技术在模式识别方面有着独特的优势，神经网络能够进行非线性数据
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2024-01-29 08:50:26
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自组织映射(Self-organizing Maps,SOM)算法是一种无监督学习方法,具有良好的自组织、可视化等特性,已经得到了广泛的应用和研究。
最近想用SOM算法对图像进行分类，然后尝试了一下。1.数据集百度图片爬取了三种植物的图片，剔除掉格式不正确的，剩下玫瑰153张、桃花157张、向日葵159张（训练集和测试集一样）。2.SOM tensorflow实现参考原始代码Self-Organi
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2024-01-15 19:07:43
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自组织神经网络又称为自组织竞争神经网络，特别适合用于解决模式分类和识别方面的应用问题。该网络模型属于前向神经网络模型，采用无监督学习算法，其工作的基本思想是让竞争层的各个神经元通过竞争与输入模式进行匹配，最后仅有一个神经元成为竞争的胜利者，这个获胜神经元的输出就代表对输入模式的分类。 常用的自组织竞争神经网络有自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory，ART）神经网络、自
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2023-11-29 16:27:50
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本文详细介绍一下自组织神经网络概念和原理，并重点介绍一下自组织特征映射SOM网络。SOM和现在流行的ANN（MLP）模型在结构上类似，都由非常简单的神经元结构组成，但是SOM是一类“无监督学习”模型，一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示[1]，因此SOM天然是一种降维方法。除了降维，SOM还可以用于数据可视化，以及聚类等应用中。1、背景：自组织（竞争型）神经网络SOM是一种自组织（竞
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2024-01-10 16:28:59
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一、自组织竞争学习神经网络模型（无监督学习）（一）竞争神经网络 在竞争神经网络中，一层是输入层，一层输出层，输出层又称为竞争层或者核心层。在一次输入中，权值是随机给定的，在竞争层每个神经元获胜的概率相同，但是最后会有一个兴奋最强的神经元。兴奋最强的神经元战胜了其他神经元，在权值调整中，其兴奋程度得到了进一步的加强，而其他神经元保持不变，竞争神经网络通过这种竞争学习的方式获取训练样本的分布
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2024-01-11 00:00:46
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自组织神经网络是一类无教师学习的神经网络模型，这类模型大都采用了竞争学习机制。自组织神经网络无需提供教师信号，它可以对外界未知环境（或样本空间）进行学习或模拟，并对自身的网络结构进行适当的调整，这就是所谓自组织的由来。 竞争学习机制以及自组织神经网络的代表模型：ART 模型、SOM 模型、CPN 模型6.1 竞争型学习 竞争学习是指同一层神经元层次上的各个神经相互之间进行竞争，
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2023-08-27 18:29:36
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自组织神经网络又称为自组织竞争神经网络，特别适合于解决模式分类和识别方面的应用问题。该网络模型属于前向神经网络模型，采用无监督学习算法，其工作的基本思想是让竞争层的各个神经元通过竞争与输入模式进行匹配，最后仅有一个神经元成为竞争的胜利者，这一获胜神经元的输出就代表对输入模式的分类。常用的自组织竞争神经网络有自适应共振理论（ART）网络，自组织特征映射（SOM）网络，对传（CP）网络和协同神经网络（
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2023-08-21 23:06:25
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SOM自组织神经网络自组织神经网络竞争学习规则：winner take all。how to find the winner？首先，对网络当前输入模式向量X和竞争层中的个神经元对应的权重向量Wj（对应j神经元）全部进行归一化，使得X和Wj的模为1；当前网络得到一个输入模式向量X时，竞争层的所有神经元对应的权重向量均与其进行相似性比较，并将 最相似的权重向量判为竞争获胜神经元。最后进行神经元的输出和
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2023-12-10 17:35:35
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人们平时看一幅图片时，并不是像计算机那样逐个像素去读，一般是扫一眼物体，大致能得到需要的信息，如形状、颜色和特征等，那么怎么让机器也具有这项能力呢？这里就介绍一下自编码网络。自编码网络是非监督学习领域中的一种，可以自动从无标注的数据中学习特征，是一种以重构输入信息为目标的神经网络，它可以给出比原始数据更好的特征描述，具有较强的特征学习能力，在深度学习中常用自编码网络生成的特征来取代原始数据，以取得
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2023-11-05 11:10:57
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1.SOFM简介自组织特征映射网络SOFM又称自组织映射网络SOM，是一种自组织竞争神经网络，一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。其特点与人脑的自组织特性相类似。其主要思想是在学习过程中逐步缩小神经元之间的作用邻域，并依据相关的学习规则增强中心神经元的激活程度，从而去掉各神经元之间的侧向连接，以达到模拟真实大脑神经系
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2023-12-25 10:52:46
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第四章 自组织神经网络（1）自组织神经网络的典型结构 （2）自组织学习(self-organized learning) ： 通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织、自适应地改变网络参数与结构。 自组织网络的自组织功能是通过竞争学习（competitive learning）实现的。4.1竞争学习的概念与原理4.1.1基本概念1.分类和聚类（1）分类——分类是在类别知识等导师信号的指导下，
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2023-10-30 23:34:32
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文章目录常见的‘融合’操作具有多个输入和输出的模型ResNet 模型 常见的‘融合’操作复杂神经网络模型的实现离不开"融合"操作。常见融合操作如下：（1）求和，求差# 求和
layers.Add(inputs)
# 求差
layers.Subtract(inputs)inputs: 一个输入张量的列表（列表大小至少为 2）,列表的shape必须一样才能进行求和(求差)操作。例子：input1 =
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2023-10-15 16:17:41
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引入回忆一下高中生物中学到的知识：当一个神经元受到足够强的刺激的时候，就会被激活向下一个神经元释放递质，然后激活下一个神经元，以此类推，最终将信号传导到需要的地方。 那么我们的神经网络也是由此而来建模而来，我们需要着重需要定义的一些量就是：怎么样才算足够强的刺激如何表示被激活如何向下一个神经元传递信息神经元一般神经网络都会非常大，所以神经元定义要尽量的简单。一般用一个线性组合+激活函数来表示。 线
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2023-11-09 14:23:32
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