自组织映射网络（SOM）+Kohonen自组织网络

Posted 2021-05-21 Data+Science+Insight

自组织映射网络（SOM）+Kohonen自组织网络

 

SOM算法总结:

我们有一个空间连续的输入空间，其中包含我们的输入向量。我们的目的是将其映射到低维的离散输出空间，其拓扑结构是通过在网格中布置一系列神经元形成的。我们的SOM算法提供了称为特征映射的非线性变换。

在竞争性学习过程中，神经元有选择性地微调来适应各种输入模式（刺激）或输入模式类别。如此调整的神经元（即获胜的神经元）的位置变得有序，并且在该网格上创建对于输入特征有意义的坐标系。因此，SOM形成输入模式所需的拓扑映射。我们可以将其视为主成分分析（PCA）的非线性推广。