python实现SOM算法

上传者: 38732842 | 上传时间: 2021-05-14 11:20:24 | 文件大小: 200KB | 文件类型: PDF
算法简介 SOM网络是一种竞争学习型的无监督神经网络,将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的邻近神经元。 训练过程简述:在接收到训练样本后,每个输出层神经元会计算该样本与自身携带的权向量之间的距离,距离最近的神经元成为竞争获胜者,称为最佳匹配单元。然后最佳匹配单元及其邻近的神经元的权向量将被调整,以使得这些权向量与当前输入样本的距离缩小。这个过程不断迭代,直至收敛。 网络结构:输入层和输出层(或竞争层),如下图所示。 输入层:假设一个输入样本为X=[x1,x2,x3,…,xn],是一个n维向量,则输入层神经元个数为n个。 输出层(竞争层):通常输出层的神经元以矩阵方式排列在二

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