61、无监督本体网络及相关模型解析

无监督本体网络及相关模型解析

在无监督学习的领域中，有多种网络模型致力于解决不同的问题，如数据分布、拓扑学习等。下面将详细介绍几种相关的网络模型及其特点、应用等。

1. 生长单元结构（Growing Cell Structures）

1.1 工作原理

生长单元结构的工作过程包含一系列步骤：
1. 参考向量插值 ：从单元 (q) 和 (f) 的向量中插值得到单元 (r) 的参考向量 (W_r = 0.5 (W_q + W_f))。
2. 减少邻居误差变量 ：减少单元 (r) 所有邻居的误差变量，(\Delta E_i = -\theta_1)。
3. 设置新单元误差变量 ：将新单元 (r) 的误差变量设置为其邻居的平均值，(E_r = \frac{1}{|N_r|} \sum_{i \in N_r} E_i)。
4. 减少所有单元误差变量 ：减少所有单元的误差变量，(\Delta E_c = -\beta E_c)。
5. 停止条件判断 ：如果停止条件（如网络大小或某些性能指标）未满足，则继续执行步骤 2。

通过累积失真误差，可以识别产生高失真误差的单元。但在具有最大累积误差的单元 (q) 相同位置插入新单元并不会降低预期失真误差，因此新单元总是插入在一个单元与其邻居之间。而且，插入新单元后，仅减少新单元附近单元的误差变量，这样可以保留输入空间其他区域的累积误差，使得在固定数量 (h) 的适应步骤后插入新单元成为可能。 <