自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)是一种特殊的神经网络,通过无监督学习机制自组织地调整网络参数与结构,以发现输入数据的内在规律。SOM是一种强大的特征学习和数据降维工具,广泛应用于数据可视化、聚类、异常检测等领域。一、基本原理SOM通过竞争学习过程训练,神经元之间形成侧向连接,并可以通过权值的学习形...
1、背景:自组织(竞争型)神经网络 SOM是一种自组织(竞争型)神经网络,除了SOM外,其他常见的自组织(竞争型)神经网络还有对偶传播(Counter propagation)网络,自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)网络等。 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...
无论输入样本空间是多少维,其模式都可以在SOM网输出层的某个区域得到相应。SOM网经过训练以后,在高维空间输入相近的样本,其输出相应的位置也相近。 3、特征提取 从高维空间样本向低维空间的映射,SOM网的输出层相当于低维特征空间。 另外,[2]还提到了字符排序,复合材料损伤监测等等有趣的应用,有兴趣的可以看一下。
英文缩写 SOM 英文全称Self-Organizing Map 中文解释自组织映射神经网络 缩写分类生物科学, RAR维甲酸受体 SCE姐妹染色单体交换 STAT转录的信号转导活化蛋白质 TGF转化生成因子 TRAF肿瘤坏死困子受体相关因子 TF转录因子 TK酪氨激酶 2D双向的,二维的 da[词头]十 ...
Li Wang,Zhengou Wang."TGSOM:A new dynamic self-organizing maps for data clustering,". Journal of Electronics and Information Technology . 2003①王莉,王正 :(TGSOM:一种用于数据聚类的动态自组织映射 神经 网络>;(电子 与 信息学 报 )2003(3)....
自组织神经网络介绍:自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map),第三部分 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...
英文缩写 SOM 英文全称 Self-Organizing Map 中文解释 自组织映射神经网络 缩写分类 生物科学, 今日推荐缩写 RAR 维甲酸受体 SCE 姐妹染色单体交换 STAT 转录的信号转导活化蛋白质 TGF 转化生成因子 TRAF 肿瘤坏死困子受体相关因子 TF 转录因子 TK 酪氨激酶 2D 双向的,二维的 da [词头]十 dA 脱氧腺苷 Da 道尔...
和上一节介绍的WTA策略不同,SOM网的获胜神经元对其邻近神经元的影响是由近及远,由兴奋逐渐转变为抑制,因此其学习算法中不仅获胜神经元本身要调整权向量,它周围的神经元在其影响下也要程度不同地调整权向量。这种调整可用三种函数表示,下图的bcd。 Kohonen算法:基本思想是获胜神经元对其邻近神经元的影响是由近及远,...
SOM network(self-organizing feature map neural network) learning with no instructors which has self-adaptive,self-learning features. SOM网络(自组织特征映射神经网络)模拟大脑神经系统,具有自适应、自学习与联想功能,是一种无导师学习网络,最大优点是能够保持原始数据的拓扑结构,在数据分类、知识获取、过程监控...
6) SOM self-organizing neural network SOM自组织神经网络 例句>> 补充资料:Hopfield神经网络模型 Hopfield神经网络模型 Hopfield neural network model 收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。 上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。 连续氏pfield神经网络中,各个神经元状态取值是连续的,由于离散H6pfield...