自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第一部分

自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第一部分
自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第二部分
自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第三部分

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[1]，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。

1、背景：自组织（竞争型）神经网络

SOM是一种自组织（竞争型）神经网络，除了SOM外，其他常见的自组织（竞争型）神经网络还有对偶传播(Counter propagation)网络，自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory）网络等。

生物学研究表明，在人脑的感觉通道上，神经元的组织原理是有序排列的。当外界的特定时空信息输入时，大脑皮层的特定区域兴奋，而且类似的外界信息在对应的区域是连续映像的。生物视网膜中有许多特定的细胞对特定的图形比较敏感，当视网膜中有若干个接收单元同时受特定模式刺激时，就使大脑皮层中的特定神经元开始兴奋，