原文:SOM 自組織特征映射神經網絡

參考:第 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單元同時受特定模式刺激時,就使大腦皮層中的特定神經元開始興奮,輸入模式接近,與之對應的興奮神經元也接近 在聽覺通道上,神經 ...

2017-12-12 15:42 1 7159 推薦指數:

查看詳情

拓端tecdat|R語言中的SOM(自組織映射神經網絡)對NBA球員聚類分析

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 ...

Fri Jan 22 07:59:00 CST 2021 0 331
自組織映射神經網絡

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 ...

Sun Nov 24 22:43:00 CST 2019 0 464
拓端tecdat|R語言使用自組織映射神經網絡SOM)進行客戶細分

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=18726 自組織映射神經網絡SOM)是一種無監督的數據可視化技術,可用於可視化低維(通常為2維)表示形式的高維數據集。在本文中,我們研究了如何使用R創建用於客戶細分的SOMSOM由1982年在芬蘭的Teuvo Kohonen首次 ...

Sun Jan 03 05:43:00 CST 2021 0 325
自組織競爭神經網絡

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 ...

Sat Aug 25 22:50:00 CST 2018 0 1231
SOM自組織映射網絡 教程

概述 SOM是芬蘭教授Teuvo Kohonen提出的一種神經網絡算法,它提供一種將高維數據在低維空間進行表示的方法(通常是一維或二維)。縮減向量維度的過程,叫做向量量化(vector quantisation)。此外,SOM網絡能保留原有數據的拓撲關系。 一個用來直觀感受SOM網絡規則 ...

Sat Dec 19 22:47:00 CST 2015 1 6863
自組織神經網絡模型與學習算法

競爭神經網絡有自適應共振理論(ART)網絡自組織特征映射SOM網絡,對傳(CP)網絡和協同神經網 ...

Fri Mar 17 23:38:00 CST 2017 0 1255
基於C#的機器學習--顏色混合-自組織映射和彈性神經網絡

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 ...

Tue Jan 15 18:09:00 CST 2019 1 794
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM