【新智元导读】近日，MIT计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)的团队推出了「液态」神经网络，除在训练过程之外，还可以在实践过程中学习，能随着新的数据输入而不断更新模型方程，很好的适应了现实生活的可变性。有趣的是，这个灵感是从对显微镜下线虫的神经元的观察中得来的。「液态」神经网络？这是什么何方神圣？我猜，这大概率是你第一次听到这个词汇，你一定会好奇，这种「耸人听闻」的神经网络到底是怎么一回事。近
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2023-12-21 21:08:17
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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信息，每个训
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2024-01-13 13:53:53
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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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本文按照 案例-分析-代码-原理 四段式进行介绍，为便于有一定理论基础的童鞋进行学习，将原理以链接其他博客的形式给出，有兴趣的童鞋可以跳转进行学习和推敲。【案例介绍】利用竞争神经网络和自组织特征隐射网络建立根据离子浓度判别水质分类模型山泉水中含有多种矿物质，但其是否可以直接引用还需要对水质进行鉴别。一般根据水质中的多种离子浓度进行水质的判断，现根据6组水质特征进行判断，结果分为4类别，其数据集结构
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2023-12-23 20:24:19
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相比于bp神经网络算法，som相对来说比较容易理解。自组织神经网络，是一种用于聚类的神经网络算法，从名字便可以看出，这是一种无监督式的算法，意味着，它不需要任何训练样本，便可以直接对输入样本根据其特征 分类，将具有相似特征的划分为一类。1 算法结构som算法是由两层网络组成，输入层与输出层（也叫作竞争层），大致示意图如下：2 示例下面我会给出一个例子来讲解som算法的原理。现在我有8个输入样本，每
竞争神经网络 结构上和RBF等网络是比较像的。这里的距离是负数距离，||ndist||中带一个n，表示negative。在matlab中计算方法是ngedist。 它的计算过程是：待分类样本输入后，和样本（就是输入权值向量IW）计算负距离。||ndist||计算后输出是S1x1维的列向量，列向量中每个元素为输入向量p和IW距离的负数。之后，再和一个阈值b1相加，得到n1。接下来就进入了最重要的
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2023-10-10 21:20:49
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MATLAB 的 NN Toolbox 提供了丰富的函数建立神经网络，主要包括神经网络函数、权值函数、网络的输入函数、传递函数、初始化函数、性能函数、学习函数、自适应函数、以及训练函数等。因此熟练掌握好建立、学习、训练网络的 NNToolbox 非常必要，下面以一个具体的实例说明 SOFM 网络实现仿真的全过程。SOFM 网络的建立：MATLAB 中 建 立 SOFM 网 络 的 专 用 函 数
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2023-10-26 21:53:19
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1981年芬兰 Helsink 大学的 T·Kohonen 教授提出一种自组织特征映射网 （Self-Organizing Feature Map ， SOFM ）， 又称 Kohonen...
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2015-08-14 20:53:00
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1981年芬兰 Helsink 大学的 T·Kohonen 教授提出一种自组织特征映射网 （Self-Organizing Feature Map ， SOFM ）， 又称 Kohonen...
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2015-08-14 20:53:00
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# R语言实现SOFM神经网络聚类
## 1. 简介
本文将教会你如何使用R语言实现SOFM（自组织特征映射）神经网络聚类算法。SOFM是一种无监督学习方法，通过学习数据的特征分布来实现聚类。下面将介绍整个实现过程。
## 2. 实现流程
以下是实现SOFM神经网络聚类的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据预处理 |
|
原创
2023-07-23 08:49:52
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组织竞争学习神经网络模型生物神经网络中，存在着一种侧抑制现象，即当一个神经细胞兴奋后，会对其周围的其它神经细胞产生抑制作用。这种抑制作用使神经细胞之间出现竞争，强者越强，弱者越弱，最终形成一个强兴奋的中心细胞，周围神经细胞处于抑制状态。这种竞争性的无导师学习策略，学习时只需要输入训练模式，网络就会对输入模式进行自组织，达到识别和分类目的。具有这种性质的网络有：自组织特征映射 SOM对传神经网路 C
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2024-01-30 20:08:01
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前些日子，怀着对神经网络的无限向往，买了《Python神经网络编程》（为什么买它，决策过程已经忘了0.0），经过几天‘刻苦‘的钻研（主要是python库，numpy和scipy的一系列方法，各种百度），在彻底了解了神经网络的基本原理后，感觉基础的神经网络有点鸡肋（神经网络可以有多种，例如卷积神经网路等等），基础的神经网络主要建立在大量数据训练的基础上，从数据集之中提取相关特征保存在矩阵之中（以我目
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2023-09-08 11:19:27
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前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后！！！ 概述：人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题， 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数， 并使用该函数进行预测， 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过
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2024-03-07 14:21:22
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了解神经网络工作方式的最佳途径莫过于亲自创建一个神经网络，本文将演示如何做到这一点。神经网络(NN)又称人工神经网络(ANN)，是机器学习领域中基于生物神经网络概念的学习算法的一个子集。拥有五年以上经验的德国机器学习专家Andrey Bulezyuk声称：“神经网络正在彻底改变机器学习，因为它们能够在广泛的学科和行业中为抽象对象高效建模。”人工神经网络基本上由以下组件组成：输入层：接收并传递数据隐
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2023-07-08 10:42:27
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我们现在将学习如何训练神经网络。我们还将学习反向传播算法和Python深度学习中的反向传递。我们必须找到神经网络权重的最佳值以获得所需的输出。为了训练神经网络，我们使用迭代梯度下降法。我们最初从权重的随机初始化开始。在随机初始化之后，我们利用前向传播过程对数据的某个子集进行预测，计算相应的成本函数C，并且将每个权重w更新为与dC / dw成比例的量，即成本函数w.r.t的导数。重量。比例常数称为学
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2023-08-09 15:38:17
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零基础，手把手教你第一个神经网络，只需三步！这篇文章只是为你扫清障碍代码还是要自己打一遍，才会发现各种报错。参数要自己调试一遍。才能体会神经网络的神奇。先直观感受下神经网络的训练过程，可以打开如下网址看动态过程。准备工作：1、第一个人工神经网络实现目标：识别数字，让计算机学会识别如下数字2、数据集：https://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/需要下载tra
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2023-07-20 20:22:12
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一、神经网络剖析1. 训练神经网络主要围绕以下四个方面：（1） 层，多个层组合成网络（或模型）。（2）输入数据和相应的目标。（3）损失函数，即用于学习的反馈信号。（4）优化器，决定学习过程如何进行。2. 层：神经网络的基本数据结构是层。层是一个数据处理模块，将一个或多个输入张量转换为一个或多个输出张量。有些层是无状态的，但大多数的层是有状态的，即层的权重。3. 模型（层构成的网络）：（1
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2023-07-06 23:52:52
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神经网络的参数主要有两大块，一是各神经元之间连接的权重参数，而是表示各功能神经元阈值的偏置参数。通过对损失函数使用梯度下降法，可以找到最优的权重和偏置参数，使得损失函数达到极小。神经网络原理介绍（以二层神经网络为例）如上图所示，一个简单二层神经网络包含输入层、隐层和输出层。输入的数据乘以第一层权重参数矩阵后，到达隐层，经隐层的激活函数作用后，乘以第二层权重参数矩阵后到达输出层，经输出层的激活函数处
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2023-08-09 17:40:40
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引言：Python是最好最热门的编程语言之一，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。本文以人工神经网络的实战为例，证明需要深入理解算法的原理、优劣势等特点以及应用场景，以能达到应用自如的程度。 在本次操作前，这里需要导入的包为： 感知机学习算法的原始形式 给出生成线性可分数据集的生成算法： 参数
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2023-08-23 20:36:03
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python实现浅层神经网络算法吴恩达第三周课后编程作业首先load一些需要使用的包下面需要load一些测试用的函数，都是课件里自己提供的浅层神经网络实现流程1.先定义sigmoid函数2.再定义initialize函数3.forward propagate4.在forward propagate后计算成本5.back propagate6.updata parameters梳理一下上面的几个流
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2023-09-02 09:40:22
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