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自组织神经网络的算法
- 答：完成自组织特征映射的算法较多。下面给出一种常用的自组织算法：(1)权值初始化并选定邻域的大小；(2)输入模式；(3)计算空间距离dj(dj是所有输入节点与连接强度之差的平方和）。(4)选择节点j，它满足min(dj)；(5)改变j，和其邻域节点的连接强度；(6)回(2)，直到满足dj(i)
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2016-05-30
回答者: 捉摸不透丶桗干
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神经网络算法原理
- 答：3、Kohonen网络 Kohonen网络或自组织特征映射网络含有两层，一个输入缓冲层用于接收输入模式，另一个为输出层，输出层的神经元一般按正则二维阵列排列，每个输出神经元连接至所有输入神经元。连接权值形成与已知输出神经元相连的参考矢量的分量。4、Hopfield网络 Hopfield网络是一种典型的递归网络，这种网络通常...
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2020-02-18
回答者: 忘洛心
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自组织特征映射网的步骤
- 答：自组织特征映射网（Self-Organizing Feature Map，简称SOM）是一种神经网络算法，主要用于学习输入数据的分布式表示。以下是自组织特征映射网的步骤：1. 初始化：首先，我们需要创建一个神经网络，通常是一个二维网格，每个节点都代表一个特征表示。这个网格的大小和形状可以根据需要来设定。2. 输入数据映射...
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2023-10-22
回答者: 瑞物评测室
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SOM(自组织映射神经网络)——理论篇
- 答：SOM，即自组织映射神经网络，作为无监督学习的瑰宝，它通过独特的竞争学习机制保持输入空间的结构，无需依赖标签，为我们揭示了高维数据的可视化奥秘。它的核心优势在于无监督学习和高度的泛化能力，而其基础架构主要包括输入层和竞争层，通常选择2维布局，以直观地捕捉数据间的复杂关系。网络结构巧妙融合：...
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2024-04-07
回答者: 武汉誉祥科技
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自组织特征映射原理
- 答：9.1.2.3 SOFM网络学习算法过程 假设输入为N维向量X＝（x1，x2，…，xn）T，输出为M个节点的二维网格；Wij表示第i个输入神经元与第j个输出神经元节点之间的连接权值；η（t）为学习率；ε为预设的学习率阈值，则SOFM网络学习算法迭代过程如下（韩力群，2006）：1）初始化、归一化权值向量Wj，得到 ...
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2020-01-15
回答者: 中地数媒
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自组织神经网络简介
- 答：Kohonen据此设想，当神经网络接收到外部输入时，会形成不同的功能区域，每个区域对特定模式的响应特征不同，神经元以最优方式响应不同的信号激励，形成一种拓扑有序的特征图。这种图是一种非线性映射，保持了输入模式拓扑关系在输出响应上的原始性。在自组织特征映射图中，输出节点与邻近节点广泛相连，通过...
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2024-05-31
回答者: 深空游戏
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人工智能时代,神经网络的原理及使用方法 | 微课堂
- 答：因此，神经计算和进化计算与高速信息网络理论联系将更加密切，并在计算机网络领域中发挥巨大的作用，例如大范围计算机网络的自组织功能实现就要进行进化计算。人类的思维方式正在转变，从线性思维转到非线性思维神经元，神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性。我们在计算智能的层次上...
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2022-07-08
回答者: 猴躺尉78
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ai人工智能算法有哪些
- 答：人工智能中的算法种类1、神经网络算法：人工神经网络系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。2、K-最近邻算法（K-NearestNeighbors，KNN）非常简单。KNN通过在整个训练集中搜索K个最相似的实例，即K个...
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2023-07-11
回答者: 瑞物评测室
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自组织神经网络自组织学习
- 答：自组织神经网络是一种独特的学习方式，它以"self-organizedlearning"的英文名著称。其核心理念是网络能够自主探索并发现样本数据中的内在规律和核心特征，无需人为设定明确的规则。这种学习过程是自我驱动的，通过一种被称为竞争学习（competitivelearning）的机制来实现。在竞争学习中，网络中的各个神经元或...
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2024-05-25
回答者: 海南加宸
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人工神经网络,人工神经网络是什么意思
- 答：(1)、自组织神经网络SOM模型:1972年,芬兰的KohonenT.教授,提出了自组织神经网络SOM(Self-Organizing feature map)。后来的神经网络主要是根据KohonenT.的工作来实现的。SOM网络是一类无导师学习网络,主要用于模式识别﹑语音识别及分类问题。它采用一种“胜者为王”的竞争学习算法,与先前提出的感知器有很大的不同,...
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2017-05-02
回答者: 我是你老婆男友
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