自组织映射(Self-Organizing Maps, SOM) 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...
tf.stack([self.WTU_locforiinrange(m*n)])),2),1)# 使用高斯函数计算邻域函数,距离越远的神经元受到的影响越小neighbourhood_func = tf.exp(tf.negative(tf.math
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)以有序的方式映射到大脑皮层的相应区域。 这种映射我们称之为拓扑映射,它具有两...
自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)是自组织神经网络的一种特殊形式。自组织神经网络是一个广泛的类别,其中包含了许多不同的模型和算法,包括SOM,反向传播(Counterpropagation)网络,自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)网络等。 自组织(竞争型)神经网络的基础: ...
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。
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-organization map | SOM) 文章目录 百度百科版本 自组织神经网络SOM是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。自组织映射网络理论最早是由芬兰赫尔辛基理工大学Kohen于1981年提出的。此后,伴随着神经网络在20世纪80年代中后期的迅速发展,自组织映射理论及其应用也有了长足的进步。
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。