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自组织特征映射 自组织特征映射网络

发布时间:2019-06-15 22:39 来源:未知 编辑:admin

  自组织特征映射网络SOM网络时芬兰学者Kohonen与 1981 年提出的一种自组织竞争人工神经网络【49】,由输入 层和输出层(竞争层)组成,典型结构如图【】所示。输入 层神经个数为 m,竞争层由 b个神经元组成的二维平面阵列,输入层与竞争层各神经元之间… 电炉炼钢技术操作规程一九八八年六月 目录 电炉炼钢 基本技术操作规程 第一章冶炼前的准备 第五章还原期12 第六章不氧化、返回吹氧法、返回单渣法操作要点 18 第七 章加入铁合金的规定19 环境概论作业——《新人口论》主要内容及感想 《新人 口论》是马寅初 1955 年根据在浙江、上海等地进行的人口 调查和中国的国情总结出来的科学预见。马寅初于1957 月,在北京大学大饭厅就人口问题发表首次演讲,题为《控制人口与科学研究》这年6 月,马寅初将… SOM网络时芬兰学者Kohonen与1981年提出的一种自组 织竞争人工神经网络【49】,由输入层和输出层(竞争层) 组成,典型结构如图【】所示。输入层神经个数为m,竞争 b个神经元组成的二维平面阵列,输入层与竞争层各神经元之间实现全连接。在训练开始前,输出接点被赋予 一个很小的随机权值。输入样本后,使输出接点进行竞争, 并调整获胜接点及其邻域内接点的权值。训练完成时,输出 层节点分布能够较好地保留数据在元空间中的拓扑分布状 SOM网络的训练过程采用自组织竞争学习原则,其训练过程如下: 随机对m个输入神经元到输出神经元的连接权值赋予较小的权值。定义最大训练长度(通常定义一个合适的收敛准则 比较困难,故多通过定义一个最大长度来作为训练结束的条 从训练数据集中选取一个样本x,计算样本与每个输出节 点之间的欧氏距离(也可采用其他距离),选出与样本 离最近的输出节点,这个节点称为该输入样本的最佳匹配单元,记为mc,并给出其邻接神经元集合: mcmin 根据事先定义的领域函数确定处于最佳匹配单元邻域内的节点,调整BMU 及邻域内节点的权值: 步的学习率,为随时间逐渐下降的[0,1]区间上的函数;hci 如果未达到最大训练长度,则返回步骤(2)继续训练,否则训练结束。 自组织特征映射网络SOM 网络时芬兰 学者Kohonen 与1981 年提出的一种自组织竞争人工神经网 络【49】,由输入层和输出层(竞争层)组成,典型结构如 图【】所示。输入层神经个数为 m,竞争层由 b个神经元组成的二维平面阵列,输入层与竞争层各神经元之间… 自组织特征映射网络SOM 网络时芬兰学者 Kohonen 1981年提出的一种自组织竞争人工神经网络【49】,由输入 层和输出层(竞争层)组成,典型结构如图【】所示。输入 层神经个数为m,竞争层由 b个神经元组成的二维平面阵列,输入层与竞争层各神经元之间… 自组织特征映射网络SOM 网络时芬兰学者 Kohonen 1981年提出的一种自组织竞争人工神经网络【49】,由输入 层和输出层(竞争层)组成,典型结构如图【】所示。输入 层神经个数为 m,竞争层由 b个神经元组成的二维平面阵列,输入层与竞争层各神经元之间… 百度搜索“就爱阅读”,专业资料,生活学习,尽在就爱阅读网您的在线图书馆

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