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). 注意神经元之间并不会直接相连,神...
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。它的思想很简单,本质上是一种只有输入层--隐藏层的神经网络。隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类。训练时采用“竞争学习”的方式,每个输入的样例在隐藏层中找到一个和它最匹配的节点,称为它的激活节点,也叫“winning neur...
自组织映射(Self-organizing Maps,SOM)算法是一种无导师学习方法,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。 自组织映射(Self-Organizing Maps, SOM)算法作为一种聚类和高维可视化的无监督学习算法, 是通过模拟人脑对信 号处理的特点而发展起来的一种人工神经网络。 SOM 将输入数据转换为离散的低...
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。它的思想很简单,本质上是一种只有输入层--隐藏层的神经网络。隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类。训练时采用“竞争学习”的方式,每个输入的样例在隐藏层中找到一个和它最匹配的节点,称为它的激活节点,也叫“winning neur...
SOM(Self-Organizing Maps) 聚类算法 SOM 的基本结构 SOM(Self-Origanizing Maps),自组织映射网络,是一种基于神经网络的聚类算法。有时候也称为 SOFM(Self-Origanizing Features Maps)。SOM 是一个单层的神经网络,仅包含输入层和计算层。 SOM 结构 计算层也称为竞争层,也是输出层。其由一系列神经元组成的节点...
在诸多相关算法中,本文将首先介绍自组织映射(Self-Organizing Maps)在异常检测和定位中的应用。 2 什么是自组织映射(SOM)? 自组织映射的训练实例 自组织映射2 是一种使用非监督学习来产生训练样本输入空间的一个低维(通常是二维)离散化表示的神经网络。SOM本质上是一种只有输入层—隐藏层的神经网络,它...
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 ...
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。
Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法 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。它的思想很简单,本质上是一种只有输入层--隐藏层的神经网络。隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类。训练时采用“竞争学习”的方式,每个输入的样例在隐藏层中找到一...
Graepel T, Burger M, Obermayer K (1998) Self-organizing maps: generalizations and new optimization techniques. Neurocomputing 21:173–190 MATHGraepel, T., Burger, M., Obermayer, K. (1998) Self Organizing-Maps : Generalisation and new Optimisation techniques. Neurocomputing 21: pp. 173-190...