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文档简介

第四章自组织神经网络4.1竞争学习的概念与原理4.2自组织特征映射神经网络第四章自组织神经网络竞争层二二输入层自组织神经网络的典型结构第四章自组织神经网络自组织学习(self-organizedlearning)通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性,自组织、自适应地改变网络参数与结构自组织网络的自组织功能是通过竞争学习(competitivelearning)实现的。4.1竞争学习的概念与原理4.1.1基本概念分类—分类是在类别知识等导师信号的指导下,将待识别的输入模式分配到各自的模式类中去。聚类—无导师指导的分类称为聚类,聚类的目的是将相似的模式样本划归一类,而将不相似的分离开。411基本概念相似性测量_欧式距离法X-X‖=VX-X)(X-X)类类2(a)基于欧式距离的相似性测量411基本概念相纵性测星余弦法cosy类类2(b)基于余弦法的相似性测量4.1.2竞争学习原理竞争学习规则—Winner-Take-All网络的输出神经元之间相互竞争以求被激活,结果在每一时刻只有一个输出神经元被激活。这个被激活的神经元称为竞争获胜神经元,而其它神经元的状态被抑制,故称为WinnerTakeAll竞争学习规则—Winner-Take-All1.向量归一化首先将当前输入模式向量X和竞争层中各神经元对应的内星向量W全部进行归一

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