自组织映射神经网络
原理 聚类、高维可视化、数据压缩、特征提取 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）输出层中神经元的个数通常是聚类的个数 训练时采用“竞争学习”方式，每个输入在输出层中找到一个和它最匹配的节点，称为激活节点。紧接着用随机梯度下降法更新激活节点的参数 ...
原文：基于C#的机器学习--颜色混合-自组织映射和弹性神经网络
自组织映射和弹性神经网络 自组织映射 SOM ，或者你们可能听说过的Kohonen映射，是自组织神经网络的基本类型之一。自组织的能力提供了对以前不可见的输入数据的适应性。它被理论化为最自然的学习方式之一，就像我们的大脑所使用的学习方式一样，在我们的大脑中，没有预先定义的模式被认为是存在的。这些模式是在学习过程中形成的，并且在以更低的维度 如二维或一维 表示多维数据方面具有不可思议的天赋。此外，该 ...
2019-01-15 10:09 1 794 推荐指数：
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