競爭神經網絡 競爭型網絡只有兩層，輸出層又被稱為核心層，在一次計算中只有一個輸出神經元獲勝，獲勝的神經元標記為1，其余神經元標記為0. 競爭神經網絡學習規則是由內星規則發展而來的Kohonen學習規則。 自組織特征映射網絡 自組織特征映射網絡（Self-Organizing ...

參考：第4章 SOM自組織特征映射神經網絡 　　生物學研究表明，在人腦的感覺通道上，神經元的組織原理是有序排列的。當外界的特定時空信息輸入時，大腦皮層的特定區域興奮，而且類似的外界信息在對應的區域是連續映像的。生物視網膜中有許多特定的細胞對特定的圖形比較敏感，當視網膜中有若干個接收 ...

原理 聚類、高維可視化、數據壓縮、特征提取 自組織映射神經網絡本質上是一個兩層的神經網絡，包含輸入層和輸出層（競爭層）輸出層中神經元的個數通常是聚類的個數 訓練時采用“競爭學習”方式，每個輸入在輸出層中找到一個和它最匹配的節點，稱為激活節點。緊接着用隨機梯度下降法更新激活節點的參數 ...

　　自組織神經網絡是一類無教師學習的神經網絡模型，這類模型大都采用了競爭學習機制。自組織神經網絡無需提供教師信號，它可以對外界未知環境（或樣本空間）進行學習或模擬，並對自身的網絡結構進行適當的調整，這就是所謂自組織的由來。 　　競爭學習機制以及自組織神經網絡的代表模型：ART 模型、SOM 模型 ...

自組織映射和彈性神經網絡 自組織映射(SOM)，或者你們可能聽說過的Kohonen映射，是自組織神經網絡的基本類型之一。自組織的能力提供了對以前不可見的輸入數據的適應性。它被理論化為最自然的學習方式之一，就像我們的大腦所使用的學習方式一樣，在我們的大腦中，沒有預先定義的模式 ...

1985年，Powell提出了多變量插值的徑向基函數（RBF）方法。1988年Moody和Darken提出了一種神經網絡結構，即RBF神經網絡，屬於前向神經網絡類型，它能夠以任意精度逼近任意連續函數，特別適合於解決分類問題。 RBF網絡的結構與多層前向網絡類似，它是一種三層前向網絡。輸入層 ...

（一）神經網絡簡介 主要是利用計算機的計算能力，對大量的樣本進行擬合，最終得到一個我們想要的結果，結果通過0-1編碼，這樣就OK啦 （二）人工神經網絡模型 一、基本單元的三個基本要素 1、一組連接（輸入），上面含有連接強度（權值）。 2、一個求和單元 3、一個非線性 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19077 導入 自組織映射 （SOM）是一種工具，通過生成二維表示來可視化高維數據中的模式，在高維結構中顯示有意義的模式。通過以下方式使用給定的數據（或數據樣本）對SOM進行“訓練”： 定義了網格的大小。 網格中的每個單元 ...