PINGER007的博客

总结包括Kohonen网络的基本介绍，以及实现原理，并绘制算法的实现步骤。 基本信息Kohonen网络（KN，也称之为自组织（特征）映射（SOM/SOFM：self organising (feature) map））它是由自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特性并自动聚类。由两层前馈神经网络组成，包括输入层和输出层。输入层与输出层之间通过神经元进行双向连接，将输入在输...

转自:http://blog.youkuaiyun.com/xbinworld/article/details/50818803，其实内容更多的是百度文库里叫《SOM自组织特征映射神经网络》这篇文章上的，博主增加了一些理解。本文详细介绍一下自组织神经网络概念和原理，并重点介绍一下自组织特征映射SOM网络。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...

SOM算法学习自组织映射算法是一种无监督学习方法，具有良好的自组织、可视化等特性，已经得到了广泛的应用和研究。作为一种聚类和高维可视化的无监督学习算法，是通过模拟人脑对信号处理得到的一种人工神经网络。可以运用这个理论实现模式识别信号处理、数据挖掘等理论和应用领域。基本原理它又输入层和输出层（竞争层）组成。输入层神经元数为n，输出层由m个神经元组成的以为或者二维平面阵列。网络是全连接的，即每个输入节...