SOM神经网络
SOM神经网络是一种基于模型的聚类方法。SOM神经网络由输入层和竞争层组成。
输入层由N个输入神经元组成，竞争层由mm = M个输出神经元组成，且形成一个二维平面阵列。
输入层各神经元与竞争层各神经元之间实现全互连接。
该网络根据其学习规则，通过对输入模式的反复学习，捕捉住各个输入模式中所含的模式特征，并对其进行自组织，在竞争层将聚类结果表现出来，进行自动聚类。竞争层的任何一个神经元都可以代表聚类结果。
2022-05-20 07:57:37
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2022-04-15 19:00:43
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2022-04-10 23:47:46
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