自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)作为一种神经网络模型的灵感来自大脑皮层映射的拓扑性质。我们的视觉输入、触觉输入和听觉输入均非直接输入给大脑,而是先以某种拓扑方式映射到神经网络,信息经过映射之后再传入到大脑中进行处理,比如 视觉:视网膜拓扑映射(视野中的位置)、方向、空间频率、主视眼等的映射 触觉:皮肤...
自组织映射(Self-Organizing Map, SOM)是一种聚类方法,它属于非线性降维技术。SOM 的主要思想是将原始数据映射到一个较低维的子空间,同时保持数据之间的原始结构和关系。SOM 的特点是可视化程度较高,可以直观地展示数据中的簇结构和关联关系。 SOM 的基本原理是基于神经网络的自组织特性。在 SOM 中,神经网络的输入...
自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)是一种无监督的机器学习方法,被广泛用于高维数据的降维和可视化。SOM依据输入样本之间的相似性将其映射到一种通常为二维的网格结构,从而保留了原始空间中样本的拓扑关系。在这个过程中,空间接近的网格单元代表相似的样本或特征。 自组织(竞争型)神经网络 自组织映射(Self-Organizing...
Figure 11. SOM-MQE 3. MATLAB 代码 这部分重点关注SOM和SOM-MQE,前期特征提取和特征选择不在本节范围内。相关知识可以参考 3.0 安装somtoolbox库到MATLAB里面 虽说matlab本身有自带的som函数,但不是特别好用(函数为selforgmap)。 python的话可以安装miniSOM库。 具体的matlab按照教程可以参考下面三个链接: 下载som...
SOM(Self-Organizing Maps,自组织映射)是一种用于数据可视化和降维的神经网络算法。它可以将高维数据映射到低维空间(通常是二维),同时保持数据的拓扑结构。SOM在模式识别、数据挖掘和神经信息处理等领域有广泛应用。 sometimes known asKohonen networksorWinner take all units (WTU). ...
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...
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)。 拓扑映射 神经生物学研究表明,不同的感觉输入(运动,视觉,听觉等)以有序的方式...
Self Organizing Map 自组织映射Self Organizing Map (SOM)属于无监督学习(Unsupervised Learning)神经网络的一类,一般用于特征识别。简单来说,SOM就是把一系列高维数据集映射成低维的离散数据集(通常是二维或者一维),而映射后的数据集通常会以拓扑图的形式表示,常见的比如n*n的网格/坐标图,每个cell或node代表一类数据...
自组织映射神经网络, 即Self Organizing Maps (SOM), 可以对数据进行无监督学习聚类。 SOM是一种比较简单的神经网络,他不像BP网络那样具有三层结构,他只包含输入层和输出层(或称作映射层),由于没有中间的隐藏层(一般视为黑匣子),所以SOM映射之后的输出保持了输入数据原有的拓扑结构,SOM正因为这么一个优点...
自组织映射（Self-Organizing Maps，SOM）是一种源自大脑皮层映射拓扑性质的神经网络模型。它通过先以拓扑方式映射信息，再传递给大脑进行处理，模仿了人类感知输入的机制。SOM主要由输入层和输出层构成，基于竞争学习原理，通过输出层神经元之间的相互竞争决定激活神经元。赢家通吃（Winner-Take-All，WTA）策略...