引子人们往往相信，最好的团队通常是由最好的个人组成的。公司是这段话坚定的践行者，他们致力于选择更优秀的个人，并相信随着个人平均能力的提升能够带来组织绩效的提升。这种认识是对的吗？ 正文“自组织”在管理创新、组织转型、敏捷实施中成为了出现频率越来越高的词，然而，绝大多数人并未真正理解自组织。他们的理解来自于字面含义，所谓自组织就是自我管理，自组织团队就是能够自我管理的一群人。本
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2014-07-17 23:13:32
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Mops的M>=2,MaOPs的M>=31.摘要与双目标优化问题和三目标优化问题相比，目标数大于3个的多目标优化问题无疑更具挑战性。 目前，基于分解的进化算法在处理MAOPs方面表现出了很有前途的性能。然而，这些算法都需要设计权重向量，这对算法的性能有很大的影响。特别是当问题前面的Pareto不完全时，这些算法不能用传统的权值设计方法获得一组均匀分布的解。在文献中，众所周知，自组织映射
上一篇介绍了一些自组织神经网络的基本概念，第一部分，这一篇讲下SOM的概念和原理，是本文的第二部分。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
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2023-09-08 10:21:37
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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
文章目录1. SOM 简介2. SOM 生物学基础3. K-means3.1 K-means 原理3.2 聚类数量K的确定3.3 随机初始化陷阱4. SOM 图解5. SOM 学习过程6. SOM 应用 几种无监督学习算法及应用：算法应用Self-Organizing Map ，SOMFeature DetectionDeep Boltzmann MachinesRecommendation S
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
# 自组织特征与 Python：探索复杂系统中的无序与秩序
在科学界，自组织是一种重要的现象，指的是系统在没有外部控制的情况下，自发地形成有序结构或模式。自组织现象可在自然界、生态系统、经济系统甚至人类社会中观察到。本篇文章将简要介绍自组织特征，并通过Python代码示例进行深入探讨。
## 自组织的基本特征
自组织系统通常具有以下特征：
1. **无中心控制**：系统中的各个部分（个体）
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
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
引子当他们说，实施敏捷需要自组织团队的时候，我没有做声。当他们说，敏捷里的自组织团队不需要管理者的时候，我也没有做声。当他们说，敏捷里的自组织团队没有明确角色，每一个人都自我管理、具备跨职能技能的时候，我依然没做声。现在，当我想说，敏捷里的自组织团队都是骗人的。这时，他们也不做声。 正文 在敏捷宣言的十二条原则中有这样一条：“最好的架构、需求和设计出自自组织团队。”在目前的敏捷
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2014-07-31 21:31:01
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在Scrum中，开发团队被引导为自我组织。在Scrum和敏捷哲学中，自组织的
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2023-01-11 06:59:59
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什么是自组织映射？一个特别有趣的无监督系统是基于竞争性学习，其中输出神经元之间竞争激活，结果是在任意时间只有一个神经元被激活。这个激活的神经元被称为胜者神经元（winner-takes-all neuron）。这种竞争可以通过在神经元之间具有横向抑制连接（负反馈路径）来实现。其结果是神经元被迫对自身进行重新组合，这样的网络我们称之为自组织映射（Self Organizing Map，SOM）。拓扑
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
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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自组织数据挖掘方法的基本思想是从对系统有影响的变量样本数据中自动产生大量模型，并根据外部准则从模型集合选择一个最优复杂度的模型。它主要包含两个任务：1）从数据样本中挖掘（估计）系统变量之间未知的相关性2）利用前一步中估计的相关性来解决问题，对系统变量进行预测。
在本文所论述的实验中主要使用的是自组织数据挖掘方法中的多层算法，它是GMDH中最常用的算法。令为系统的个可测变量，第一层将这
原创
2012-11-03 14:40:54
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http://www.doc88.com/p-0798919871588.html 这个Book 不错, 但是没有找到书名. 什么是自组织?自组织理论是关于在没有外部指令条件下，系统内部各子系统之间能自行按照某种规则形成一定的结构或功能的自组织现象的一种理论. agile self-organiza
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2020-03-02 19:50:00
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自组织 自组织: 是在没有自上而下指导的情况下，事物的形成过程. 团队的自组织 称为 敏捷开发的“最佳实践” Scurm 要求整个团队列席计划会议和日常会议 (举例: 每个团队成员无法看到全貌, 比如造汽车, 有人只造汽车轮子, 有人只造车身, 有人只造方向盘),只有大家在一起共同的思考, 最后发现
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2020-02-26 12:03:00
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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
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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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
