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...
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构...
Graepel, T., Burger, M., Obermayer, K.: Self-organizing maps: Generalizations and new optimization techniques. Neurocomputing 21, 173-190 (1998).Graepel, T., Burger, M., and Obermayer, K. (1998). Self-organizing maps: Generalizations and new optimization techniques. Neurocomputing, 21, ...
Self-organizing maps: Local competition and evolutionary optimization - Jockush, Ritter - 1994S. Jockusch and H. Ritter, "Self-organizing maps: Local com- petition and evolutionary optimization," Neural Networks, vol. 7, no. 8, pp. 1229-1239, 1994....
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。
介绍了自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)的相关知识,包括其概念、用途、方法、学习算法,并通过股票分组和议会投票两个示例进行说明,最后总结了重要观点。 1 概念 SOM 是一种无监督学习技术,将样本数据点的特征向量根据相似性分组,并映射到二维网格以可视化具有相似特征的数据点。SOM 2 用途 用于根据数据点数值特...
1. SOM简介2. SOM模型在应用中的设计细节3. SOM功能分析4. Self-Organizing Maps with TensorFlow5. SOM在异常进程事件中自动分类的可行性设计6. Neural gas简介7. Growing Neural Gas (GNG) Neural Network8. Simple implementation of the"growing neural gas"artificial neural network9. processeventemberdding ...
Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法,本质上感觉和kmeans迭代没啥区别,自组织映射神经网络本质上是一个两层的神经网络,包含输入层和输出层(竞争层)。输入层模拟感知外界输入信息的视网膜,输出层模拟做出响应的大脑皮层。输出层中神经元的个数通常
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...
self-organizing mapsgenetic algorithmGISdata miningspatial clusteringenvironmental applicationsA rapid increase of environmental data dimensionality emphasizes the importance of developing data-driven inductive approaches to geographic analysis. This article uses a loosely coupled strategy to combine the technique ...