SOM自组织映射法原理及(TensorFlow)实现详解

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自组织映射(SOM)网络,也被称为 Kohonen 网络或者胜者独占单元(WTU),在大脑中,不同的感官输入以拓扑顺序的方式呈现,是受人脑特征启发而提出的一种非常特殊的神经网络。

与其他神经网络不同,SOM 神经元之间并不是通过权重相互连接的,相反,它们能够影响彼此的学习。SOM 最重要的特点是神经元以拓扑方式表示所学到的输入信息。

在 SOM 中,神经元通常放置在(一维或二维)网格的节点处,更高的维数也可以用,但实际很少使用。网格中的每个神经元都可以通过权重矩阵连接到所有输入单元。下图中有 3×4(12)个神经元和 7 个输入,为了清晰只画出了所有输入连接到一个神经元的权重向量,在这种情况下,每个神经元将拥有 7 个权值,因此权重矩阵维数为 12×7。



 

本文标题:SOM自组织映射法原理及(TensorFlow)实现详解

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