自组织神经网络_SOM.pptx

第四章 自组织神经网络;;第四章 自组织神经网络;4.1竞争学习的概念与原理; 相似性测量＿欧式距离法;;4.1.2 竞争学习原理;竞争学习规则——Winner-Take-All;向量归一化之前;向量归一化之后;竞争学习原理; 从上式可以看出，欲使两单位向量的欧式距离最小，须使两向量的点积最大。即：;竞争学习规则——胜者为王(Winner-Take-All);;;;竞争学习游戏;例4.1 用竞争学习算法将下列各模式分为2类：;;;;;;;;;;;;;SOM网的生物学基础;SOM网的拓扑结构;SOM网的权值调整域;;SOM网的权值调整域;SOM网的运行原理;;SOM网的学习算法;Kohonen学习算法;(5)调整权值 对优胜邻域Nj*(t)内的所有节点调整权值： i=1,2,…n j?Nj*(t) 式中， 是训练时间t 和邻域内第j 个神经元与获胜神经元 j* 之间的拓扑距离N 的函数，该函数一般有以下规律：;(5)调整权值;;功 能 分 析 (1)保序映射——将输入空间的样本模式类有序地映射在输出层上。 例1：动物属性特征映射。;功能分析;(2)数据压缩 —— 将高维空间的样本在保持拓扑结构不变的条件下投影到低维空间。 (3)特征抽取 —— 高维空间的向量经过特征抽取后可以在低维特征空间更加清晰地表达。 例2：SOM网用于字符排序。;;;;基于SOM神经网络的皮革聚类;2. SOM 神经网络的设计 网络结构: 6输入1维线阵输出。 聚类时每批100张皮，平均每件皮衣需要5～6张皮，因此将输出层设置20个神经元。每个神经元代表一类外观效果相似的皮料，如果聚为一类的皮料不够做一件皮衣，可以和相邻类归并使用。 ;;4.皮革纹理分类结果 ;SOM网用于物流中心城市分类评价 ;;SOM网用于物流中心城市分类评价 ;SOM网用于物流中心城市分类评价 ;;上机实验说明 任务：用平面网格状样本训练SOM网络;训练过程中的输出平面;训练过程中的输出平面;训练过程中的输出平面;训练过程中的输出平面;训练接近尾声的输出平面;Sphere——球面;Twist——扭转;Parabola——抛物面;Cubic——三次曲线;Cosine——余弦;9、春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。10月-2010月-20Sunday, October 11, 2020 10、人的志向通常和他们的能力成正比例。10:50:5810:50:5810:5010/11/2020 10:50:58 AM 11、夫学须志也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。10月-2010:50:5810:50Oct-2011-Oct-20 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。10:50:5810:50:5810:50Sunday, October 11, 2020 13、志不立，天下无可成之事。10月-2010月-2010:50:5810:50:58October 11, 2020 14、Thank you very much for taking me with you on that splendid outing to London. It was the first time that I had seen the Tower or any of the other famous sights. If Id gone alone, I couldnt have seen nearly as much, because I wouldnt have known my way about. 。11 十月 202010:50:58 上午10:50:5810月-20 15、会当凌绝顶，一览众山小。十月 2010:50 上午10月-2010:50October 11, 2020 16、如果一个人不知道他要驶向哪头，那么任何风都不是顺风。2020/10/11 10:50:5810:50:5811 October 2020 17、一个人如果不到最高峰，他就没有片刻的安宁，他也就不会感到生命的恬静和光荣。10:50:58 上午10:50 上午10:50:5810月-20