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Kohonen的SOFM(自组织特征映射)源程序

发布时间:2019-07-29 23:11 来源:未知 编辑:admin

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  Kohonen神经网络算法工作机理为:网络学习过程中,当样本输入网络时,竞争层上的神经元计算输入样本与竞争层神经元权值之间的欧几里德距离,距离最小的神经元为获胜神经元。调整获胜神经元和相邻神经元权值,使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。通过反复训练,最终各神经元的连接权值具有一定的分布,该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上,使同类神经元具有相近的权系数,不同类的神经元权系数差别明显。需要注意的是,在学习的过程中,权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少,从而使同类神经元逐渐集中。

  关于自组织神经网络模型与学习算法的PPT,包含:自组织特征映射神经网络结构,自组织特征映射网络的学习算法,自组织网络学习算法的MATLAB实现 ,自组织特征映射网络的特点。

  讲述了人工神经网络的基础内容,简单明了,包括人1工神经网络概述 2前向多层网络 3自组织特征映射网络(SOFM)

  用于SOM自组织特征映射神经网络学习数据集,机器学习之自组织特征映射神经网络(SOM)python实现

  本代码主要利用MATLAB工具对kohonen算法进行仿真,实现对网络入侵的聚类

  自组织特征映射模型源程序,SOM和现在流行的ANN(MLP)模型在结构上类似,都由非常简单的神经元结构组成,但是SOM是一类“无监督学习”模型,一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示,因此SOM天然是一种降维方法。除了降维,SOM还可以用于数据可视化,以及聚类等应用中

  Kohonen模型的自组织特征映射在计算机视觉领域中的应用,采用C++编写

  训练som自组织特征映射神经网络的源代码,这是一种很常用很实用的神经网络,不下会后悔的~

  自组织特征映射是一种竞争学习网络,具有近兴奋远抑制的特点,并且将高维拓扑映射成低维。

  (自组织特征映射射神经网络)Self-organizing Map,很好的代码,亲测可直接使用

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