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 ...
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2019-11-24 15:45:03
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读书心得： 通过学习《计算机科学概论》的第五部分操作系统层，我从第十章了解到操作系统是管理计算机资源的系统软件的一部分，是人类用户、应用软件和系统硬件设备之间的协调者。 多道程序设计技术允许在内存中同时驻留多个程序，让它们竞争C ...
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2019-11-04 21:44:23
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总结： 一、研究内容 本文研究了CAL-BP（基于隐层的竞争学习与学习率的自适应的改进BP算法）在症状证型分类预测中的应用。 二、算法思想 1、隐层计算完各节点的误差后，对有最大误差的节点的权值进行正常修正， 而对其它单元的权值都向相反方向修正，用 δ表示隐层节点的权值修正量， 则修正量的调整公式具 ...
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2017-06-27 21:17:00
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企业的竞争是人才的竞争，人才的竞争是人学习能力的竞争。学习能力强的人虽然起点落后，最后却能够实现超越，企业也一样。假定企业从中层干部开始，都能够保持学习的心态与习惯，这家企业就会成为一个学习型企业，在复杂的竞争中始终能够找到正确的方法，超越竞争对手向前发展。 ...
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2017-06-19 18:45:17
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企业的竞争是人才的竞争，人才的竞争是人学习能力的竞争。学习能力强的人虽然起点落后，最后却能够实现超越，企业也一样。假定企业从中层干部开始，都能够保持学习的心态与习惯，这家企业就会成为一个学习型企业，在复杂的竞争中始终能够找到正确的方法，超越竞争对手向前发展。 ...
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2017-05-30 20:50:30
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1987年，美国学者Robert Hecht-Nielsen提出了对偶传播神经网络模型 （Counter Propagation Network，CPN），CPN最早是用来实现样本选择匹配系统的。CPN 网能存储二进制或模拟值的模式对，因此这种网络模型也可用于联想存储、模式分类、函数逼近、统计分析和数据压缩等用途。
1. 网络结构与运行原理
网络结构如图所示，各层之间的神经元全互联连接。...
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2015-08-15 13:32:14
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在竞争网络结构的基础上，学习向量化（learning vector quantization，LVQ）网络被提出来，融合竞争学习思想和有监督学习算法的特点，通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定，从而克服自组织网络采用无监督学习算法带来的缺乏分类信息的弱点。
1. 向量量化
向量量化的思路是，将高维输入空间分成若干不同的区域，对每个区域确定一个中心向量作为聚类的中心，与其处于同一区域的...
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2015-08-15 13:31:45
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竞争学习是自组织网络中最常采用的一种学习策略。
一、基本概念
先说明几个重要的概念。
1. 模式、分类、聚类与相似性
在神经网络应用中，输入样本、输入模式和输入模式样本这样的术语基本上是等同的概念。在涉及识别、分类问题时，常用到输入模式的概念。模式是对某些感兴趣的客体的定量描述或结构描述，模式类是具有某些共同特征的模式的集合。分类是在类别知识等导师信号的指导下，将待识别的输入模式分配...
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2015-08-14 19:10:36
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