在这个图中，每个六边形代表一个神经元。网格是10×10,所以这个网络有100个神经元。每个输入向量中有四个元素，所以输入空间是四维的。重量向量(群集中心)落在这个空间内。因为这个SOM有一个二维的拓扑结构，你可以在二维的集群中心中可视化两个维度的关系。SOM的一个可视化工具是权重距离矩阵(也称为U-matrix)。SOM...
本部分内容参考自Jay Lee教授的Industrial AI Applications with Sustainable Performance[1]以及辛辛那提大学的MECH6078 INDUSTRIAL BIG DATA AND AI课程,授课老师为贾晓东老师[2]。 本部分代码内容参考自GitHub - Shashank-Iyengar/Self-Organizing-Maps: Shaft health assessment using SOM and SOM-MQE。 1. SOM 1.1 ...
自组织映射(Self-organizing map, SOM)通过学习输入空间中的数据,生成一个低维、离散的映射(Map),从某种程度上也可看成一种降维算法。 SOM是一种无监督的人工神经网络。不同于一般神经网络基于损失函数的反向传递来训练,它运用竞争学习(competitive learning)策略,依靠神经元之间互相竞争逐步优化网络。使用近邻关系函数...
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...
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...
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...
网络自组织映射;自组织映射网络;自组织特征映射 网络释义
自组织映射(Self-Organizing Map, SOM 简介: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。
自组织图(Self-Organizing Map,SOM) 简介:自组织图(Self-Organizing Map,SOM),也称为Kohonen网络,是一种无监督学习算法,用于将高维输入数据映射到低维的拓扑结构中。它主要用于数据的聚类、可视化和特征提取。 自组织图(Self-Organizing Map,SOM),也称为Kohonen网络,是一种无监督学习算法,用于将高维输入数据映射到...
The self-organizing map 来自 IEEEXplore 喜欢 0 阅读量: 490 作者: T Kohonen 摘要: The self-organized map, an architecture suggested for artificial neural networks, is explained by presenting simulation experiments and practical applications. The self-organizing map has the property of effectively ...