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 ...
原文：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被認為是存在的。這些模式是在學習過程中形成的，並且在以更低的維度 如二維或一維 表示多維數據方面具有不可思議的天賦。此外，該 ...
2019-01-15 10:09 1 794 推薦指數：
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