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作者:admin时间:2020-10-05 20:31浏览:

  首页=恒达官网注册=首页_4981002_竞争型网络只有两层,输出层又被称为核心层,在一次计算中只有一个输出神经元获胜,获胜的神经元标记为1,其余神经元标记为0.

  自组织特征映射网络(Self-Organizing Feature Maps,SOFM)又称自组织映射网络(SOM)。与竞争性网络非常相似,神经元都具有竞争性,都采用无监督学习方式。自组织映射网络只包含输入层、输出层两层网络,但在输出层引入网络的拓扑结构,可以更好地模拟生物学中的侧抑制现象。相邻的输出神经元也通过权值相连,输出神经元以一维、二维或者多维的拓扑结构排列,网络对输入向量进行无监督训练,输出神经元根据距离的远近决定抑制关系,最终使得连接权值的分布与输入模式渐趋一致。当输入新的样本时,系统就以拓扑结构的形式输出分类结果。

  当已知样本的标签时,将自组织竞争的思想和有监督学习相结合,这就是学习矢量量化网络(Learning Vector Quantization,LVQ)。

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