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自组织映射神经网络
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2019-11-24 15:45:03
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标签:
梯度
提取
激活
学习
自组织
优雅
响应
更新
通过
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的横向抑制连接(负反馈路径)来实现。
输出层节点是有拓扑关系的(一维线阵、二维平面阵、三维栅格阵),且具有保序映射的特点
学习过程:
初始化
竞争:找到激活节点
合作:更新临界节点参数
适应:适当调整相关兴奋神经元连接权重,使获胜神经元对相似输入模型的后续应用的响应增强
迭代:回到竞争
与K均值的区别
不需要确定类的个数,因为聚类结果的实际簇数可以小于神经元的个数
K均值找到一个最相似的类后,只更新这个类参数;自组织映射神经网络更新了临近的节点。所以K均值易受噪声的影响,而后者准确性可能更低一些
自组织映射神经网络的可视化较好,具有优雅的拓扑关系图
自组织映射神经网络
标签:
梯度
提取
激活
学习
自组织
优雅
响应
更新
通过
原文地址:https://www.cnblogs.com/weilonghu/p/11922381.html
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