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 ...
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,同时,激活节点临近的点也根据他们距离激活节点的远近而适当地更新 更新方式为 墨西哥帽式 。这种竞争可以通过神经元之间 ...
2019-11-24 14:43 0 464 推荐指数:
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 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=19077 导入 自组织映射 (SOM)是一种工具,通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式,在高维结构中显示有意义的模式。通过以下方式使用给定的数据(或数据样本)对SOM进行“训练”: 定义了网格的大小。 网格中的每个单元 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=18726 自组织映射神经网络(SOM)是一种无监督的数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式的高维数据集。在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。 SOM由1982年在芬兰的Teuvo Kohonen首次 ...
参考:第4章 SOM自组织特征映射神经网络 生物学研究表明,在人脑的感觉通道上,神经元的组织原理是有序排列的。当外界的特定时空信息输入时,大脑皮层的特定区域兴奋,而且类似的外界信息在对应的区域是连续映像的。生物视网膜中有许多特定的细胞对特定的图形比较敏感,当视网膜中有若干个接收 ...
概述 SOM是芬兰教授Teuvo Kohonen提出的一种神经网络算法,它提供一种将高维数据在低维空间进行表示的方法(通常是一维或二维)。缩减向量维度的过程,叫做向量量化(vector quantisation)。此外,SOM网络能保留原有数据的拓扑关系。 一个用来直观感受SOM网络规则 ...
竞争神经网络 竞争型网络只有两层,输出层又被称为核心层,在一次计算中只有一个输出神经元获胜,获胜的神经元标记为1,其余神经元标记为0. 竞争神经网络学习规则是由内星规则发展而来的Kohonen学习规则。 自组织特征映射网络 自组织特征映射网络(Self-Organizing ...
竞争神经网络有自适应共振理论(ART)网络,自组织特征映射(SOM)网络,对传(CP)网络和协同神经网 ...
什么是自组织映射? 一个特别有趣的无监督系统是基于竞争性学习,其中输出神经元之间竞争激活,结果是在任意时间只有一个神经元被激活。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 ...