第三节：竞争神经网络与SOM（自组织型特征映射）神经网络

最新推荐文章于 2025-03-05 22:53:08 发布
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分类专栏： matlab-DeepLearning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lusics/article/details/88074417
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本文深入探讨了竞争学习算法及其在神经网络中的应用，特别是权重和阈值的初始化方法。详细解释了newc和newsom函数在创建竞争层和自组织映射中的作用，包括参数设置和训练过程。此外，还讨论了权值和阈值调整的学习方法learnk和learncon，以及如何使用这些方法进行样本学习。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

有导式：给出输入和输出

无导式：只给输入，输出分类

>> doc compet

>> doc midpoint  用于权值初始化

>> doc initcon    用于阈值初始化

死神经元

Competitive Learning

权值调整，学习率  样本

learnk  权值调整学习方法

learncon 阈值调整学习方法

 

>> doc learnk

>> edit learncon

2、SOFM

负距离

topology 拓扑结构

重点函数解读

• newc

– Create competitive layer

– net = newc(PR,S,KLR,CLR)  ？、数、权值学习率、阈值学习率

• newsom

– Create self-organizing map

– net = newsom(P,[D1,D2,...],TFCN,DFCN,STEPS,IN)  拓扑结构、拓扑类型、计算距离、初始时邻域

颜色越深距离越远

神经元编号:从左下角开始

……

5678

1234

 

[w,b] = newc_train(P_train,4,100,0.01,0.001)

newc_sim(P_test,4,w,b)

看老师自编的帮助理解

 

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