text: 自組織對映。自組織對映與其他人工神經網路的不同之處在於它使用一個鄰近函式來保持輸入空間的拓撲性質。學習演算法.自組織對映中學習的目標是使網路的不同部分對輸入模式有相似的響應。這部分的靈感是來自於人類大腦皮層的不同部分處理視覺、聽覺或其他感官資訊的方式。神經元的權重初始化為小隨機值或均勻取樣自兩個最大的主成分特徵向量範圍。用後一種方法初始化，學習的速率就會更快，因為初始的權重已經是SOM權重的一個很好的近似了。必須提供給網路大量的能夠例項向量來儘可能近地表示對映中期望的那些型別的向量。這些例子通常在迭代中數次使用。訓練採用競爭性學習。當訓練樣本提供給網路的時候，就會計算它與每個權重之間的歐氏距離。權重向量與輸入最相似的神經元稱作最佳匹配單元時間和距離而降低。擁有權值 Wv(s) 的神經元v的更新公式為Wv(s + 1) = Wv(s) + Θ(u, v, s) α(s)(D(t) - Wv(s)),其中 s 為步長指數，t 是訓練樣本的指數，D(t) 是輸入向量，u 是 D(t) 的BMU指數，α(s) 是一個單調遞減的學習係數；Θ(u, v, s) 是在步長為 s 下給出神經元 u 和神經元 v 之間距離的鄰近函式。 根據實現的不同，t 可以系統地。鄰近函式Θ(u, v, s)取決於BMU中步進式地下降，每 T 步一次。對每個輸入向量這個過程都會重複迴圈λ。該網路把輸入資料集中的類別或模式與相關聯的輸出節點拉近。如果可以重新命名這些模式，這些名稱就會附加到已訓練的網路中的相關節點中。在對映中，會有一個單一“獲勝”神經元：該神經元的權重向量與輸入向量最接近。這可以很容易由計算輸入向量和權值向量的歐氏距離確定。
metadata.dataset: erhwenkuo/wikipedia-zhtw
metadata.title: 自組織對映
metadata.url: https://zh.wikipedia.org/wiki?curid=5015442