自组织神经网络
神经网络的发展历程与应用
神经网络的发展历程与应用神经网络是一种仿生的人工智能技术，它模拟了人类大脑中神经元之间的连接和信息传递方式，具有自学习和适应性强的特点。
神经网络的发展历程可以追溯到上世纪50年代，经过了长期的理论研究和应用实践，如今已经成为了人工智能领域中的重要技术之一。
本文将从神经网络的发展历程、基本模型、优化算法以及应用领域等方面进行介绍。
一、神经网络的发展历程神经网络的发展历程可以分为三个阶段，分别是感知机、多层前馈神经网络和深度学习。
1. 感知机感知机是神经网络的起源，由美国心理学家罗森布拉特于1957年提出。
感知机是一种单层神经网络，由若干感知器（Perceptron）组成。
每个感知器接收输入信号并进行加权和，然后经过一个阈值函数得到输出。
该模型的最大缺点是只能处理线性可分问题，无法解决非线性问题。
2. 多层前馈神经网络为了克服感知机的局限性，科学家们开始尝试使用多层前馈神经网络来处理非线性问题。
多层前馈神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
每个神经元都有一个激活函数，用于将输入信号转换为输出。
这种结构可以处理非线性问题，并且可以通过反向传播算法来训练网络参数。
多层前馈神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域得到了广泛应用。
3. 深度学习深度学习是指使用多层神经网络来学习高层次特征表示的一种机器学习方法。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
其中最著名的就是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
卷积神经网络主要用于图像识别和分类问题，循环神经网络主要用于序列预测和语言建模。
二、神经网络的基本模型神经网络的基本模型可以分为三类，分别是前馈神经网络、反馈神经网络和自组织神经网络。
1. 前馈神经网络前馈神经网络是指信息只能从输入层到输出层流动的神经网络。
其中最常用的是多层前馈神经网络，它由多个隐藏层和一个输出层组成。
前馈神经网络的训练主要使用反向传播算法。
2. 反馈神经网络反馈神经网络是指信息可以从输出层到输入层循环反馈的神经网络。
自组织竞争神经网络
第23页
3.搜索阶段：
由Reset信号置获胜阶段无效开始，网络进入搜索 阶段。此时R为全0，G1=1 ，在C层输出端又得到了此 次输入模式X。所以，网络又进入识别及比较阶段，得 到新获胜节点（以前获胜节点不参加竞争）。这么重 复直至搜索到某一个获胜节点K，它与输入向量X充分 匹配到达满足要求为止。模式X编制到R层K节点所连 模式类别中，即按一定方法修改K节点自下而上和自上 而下权向量，使网络以后再碰到X或与X相近模式时， R层K节点能很快取得竞争胜利。若搜索了全部R层输 出节点而没有发觉有与X充分靠近模式，则增设一个R 层节点以表示X或与X相近模式。
⑥ 警戒线检测。设向量X中不为0个数用||X||表示，可
有 n || X || xi
n
||C'|| w' j *iXi i1
(5.3.1)
i 1
n
||C'|| w' j *iXi
(5.3.2)
i1
若||C||/||X||>成立，则接收j*为获胜节点，转⑦。
不然发Reset信号，置j*为0（不允许其再参加竞争），
信号1：输入X第i个分量Xi。 信号2：R层第j个单元自上而下返回信号Rj。 信号3：G1控制信号。 设C层第i个单元输出为Ci。 Ci依据“2/3规则”产 生，即Ci含有三个信号中多数相同值。 网络开始运行时， G1 =1，R层反馈信号为0。
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2.R 层结构：
R层功效结构相当于一个前向竞争网络，假设输出 层有m个节点，m类输入模式。输出层节点能动态增加， 以满足设置新模式类需要。设由C层自下而上连接到R 层第j个节点权向量用Wj={w1j,w2j,..,wnj} 表示。C层输出向量C沿Wj向前馈送，经过竞争在R层 输出端产生获胜节点，指示此次输入向量类别。
自组织竞争神经网络
dj =
n
∑ (x
i =1
i
− wi j ) 2
∆wi j = η h( j , j*)( xi − wi j )
j − j*2 h ( j , j *) = exp − σ2
自组织竞争神经网络算法能够进行有效的自适应分类，但它仍存在一些问题： 学习速度的选择使其不得不在学习速度和最终权值向量的稳定性之间进行折中。 有时有一个神经元的初始权值向量离输入向量太远以至于它从未在竞争中获胜， 因 此也从未得到学习，这将形成毫无用处的“死”神经元。
网络结构
%1.ÎÊÌâÌá³ö X=[0 1;0 1]; clusters=8; points=10; std_dev=0.05; P=nngenc(X,clusters,points,std_dev); plot(P(1,:),P(2,:),'+r'); title('ÊäÈëÏòÁ¿'); xlabel('P(1)'); ylabel('P(2)'); %2.ÍøÂçÉè¼Æ net=newc([0 1;0 1],8,.1) w=net.IW{1}; plot(P(1,:),P(2,:),'+r'); hold on; circle=plot(w(:,1),w(:,2),'ob') %3.ÍøÂçѵÁ· net.trainParam.epochs=7; net=train(net,P) w=net.IW{1}; delete(circle); plot(w(:,1),w(:,2),'ob'); %4.ÍøÂç²âÊÔ p=[0.5;0.2]; a=sim(net,p)
第4章 SOM自组织特征映射神经网络
第4章 SOM自组织特征映射神经网络生物学研究表明，在人脑的感觉通道上，神经元的组织原理是有序排列的。
当外界的特定时空信息输入时，大脑皮层的特定区域兴奋，而且类似的外界信息在对应的区域是连续映像的。
生物视网膜中有许多特定的细胞对特定的图形比较敏感，当视网膜中有若干个接收单元同时受特定模式刺激时，就使大脑皮层中的特定神经元开始兴奋，输入模式接近，与之对应的兴奋神经元也接近；在听觉通道上，神经元在结构排列上与频率的关系十分密切，对于某个频率，特定的神经元具有最大的响应，位置相邻的神经元具有相近的频率特征，而远离的神经元具有的频率特征差别也较大。
大脑皮层中神经元的这种响应特点不是先天安排好的，而是通过后天的学习自组织形成的。
据此芬兰Helsinki大学的Kohonen T.教授提出了一种自组织特征映射网络（Self-organizing feature Map，SOM），又称Kohonen网络[1-5]。
Kohonen认为，一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式有不同的响应特征，而这个过程是自动完成的。
SOM网络正是根据这一看法提出的，其特点与人脑的自组织特性相类似。
4.1 竞争学习算法基础[6]4.1.1 自组织神经网络结构1．定义自组织神经网络是无导师学习网络。
它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。
2．结构层次型结构，具有竞争层。
典型结构：输入层＋竞争层。
如图4-1所示。
竞争层图4-1 自组织神经网络结构输入层：接受外界信息，将输入模式向竞争层传递，起“观察”作用。
竞争层：负责对输入模式进行“分析比较”，寻找规律，并归类。
4.1.2 自组织神经网络的原理1．分类与输入模式的相似性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，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来，实现模式样本的类内相似性和类间分离性。
自组织神经网络概述
针对自组织神经网络的计算密集型特 性，硬件加速技术如GPU、FPGA等 正被广泛应用于提升自组织神经网络 的计算效率和实时性。
大规模数据的应用
随着大数据技术的不断发展，自组织 神经网络在大规模数据上的应用也日 益广泛，能够从海量数据中提取有用 的特征和模式。
未来展望
01
更高效的自组织学习机制
未来的研究将致力于开发更高效、更灵活的自组织学习算法，以适应不
它利用神经元之间的连接权重进 行学习，使得相似的输入数据能 够被映射到相近的神经元输出。
自组织映射能够自动识别输入数 据的内在结构和规律，从而对数
据进行分类、聚类和可视化。
竞争学习
01
竞争学习是自组织神经网络中 的一种重要机制，通过竞争的 方式选择最佳的神经元来表示 输入数据。
02
在竞争过程中，每个神经元根 据其与输入数据的相似度进行 响应，相似度最高的神经元将 获得胜利并更新其连接权重。
它不需要预先定义输入数据的类别或 结构，而是通过学习输入数据的内在 规律和模式，自动对数据进行分类或 聚类。
自组织神经网络的应用场景
图像识别
语音识别
自组织神经网络可以用于图像识别任务， 自动提取图像中的特征并进行分类。
在语音识别领域，自组织神经网络可以用 于自动提取语音中的特征，提高语音识别 的准确率。
总结词
通过最小化预测误差的方式，学习输入样本的映射关系，用于预测和函数逼近。
详细描述
回归型自组织神经网络采用最小化预测误差的规则，通过调整神经元权重，使得 神经元的输出能够逼近输入样本的目标值。这种类型的自组织神经网络常用于时 间序列预测和函数逼近。
概率型自组织神经网络
总结词
基于概率密度函数，学习输入样本的概 率分布，用于概率建模和异常检测。
自组织特征映射神经网络(SOM)
二、学习算法
1 算法 I: (i) 初始化：
- 各权矢量
W j 的确定
wji (0) ← Small random numbers（也可根据先验知识）； , k ← 0; (ii) 输入 X(k) , 对 W 做下述操作： j c 求出 与 X(k) 最接近的权矢量 W ， q 2 1/ 2 min{ W j − X (k ) = Wq − X (k ) = d q , ( X − Y = ( ∑ i ( xi − yi ) ) ) j d 定义单元 q 所在的邻域为 Nq (tk ), 将 Nq (tk ) 中各单元的权进行修改, 其它权值不变:
的改进使其与当前单元对应的权值修改次数有关随修改次数增加使关于算法的收敛性简述设可将输入样本集合划分为每个中有一个中心矢量聚类中心在物理上竞争学习算法competitivelearningcl典型的无教师学习unsupervisedlearning算法
CH.6
自组织特征映射神经网络
Neural Network
⎡P ⎢ 1,1 ⎢ P2,1 ⎢ P ⎢ ⎣ 3,1
共7396个训练矢量。 码本规模：N=512 用 SOM 网络进行矢量量化，实现图像数据压缩
(3) 学习算法
(取定 L、N) (i) 初始化： Wj (0) ← [0,255] 之间的随机数; (ii) 构造图像矢量样本集 { X(k) }, (iii) 输入 X(k), 由各 U j计算出 (iv) 由输出单元 U 在所有 out (v) (vi)
d1 U1
…
dj
Uj
Wj
… U N
dN
SOM
xn
dj
中，找出最小距离
(3) 于是令：
⎧1 , if j = q yj = ⎨ ⎩0 , if j ≠ q
自组织神经网络
❖
PR
- Rx2 矩阵确定输入范围
❖
Di
- 第i层神经元个数,缺省为5× 8
❖ TFCN
- 拓扑函数,缺省为 'hextop'.
❖ DFCN
- 距离函数,缺省为 'linkdist'.
❖
OLR
- 排序阶段学习率,缺省为0.9.
❖ OSTEPS - 排序阶段最大学习步骤,缺省为1000.
❖
TLR
- 调整阶段学习率,缺省为0.02;
例：LVQ网络的设计
❖ 设定输入样本和期望输出 ❖ 构建并设置网络参数 ❖ 根据训练样本对网络进行训练 ❖ 用训练样本测试网络 ❖ 用新样本测试网络 ❖ 讨论比例的影响
小结
❖ 何谓自组织：没有答案的学习
❖ 自组织竞争神经网络的基本概念
神经元：输入与权值的负距离加上阈值 网络结构：竞争网络 学习方法：Kohonen和阈值学习规则 用途：聚类
❖
TND
- 调整阶段最大学习步骤,缺省为1
例八：SOFM网络的构建和训练
❖ 构建网络 ❖ 设置训练样本 待聚类样本 ❖ 观察训练前网络的状态 ❖ 根据样本进行训练
排序阶段 粗调 调整阶段 细调
❖ 观察训练后网络的状态
例九：一维SOFM网络设计
❖ 输入为二维向量,神经元分布为一维 ❖ 将二维空间的特征映射到一维拓扑结构 ❖ 步骤
* IW 1 ,1 ( q 1 )
若分类不正确：
修正第 i个神经元的权值更远离
该样本
i i － ( p ( q ) i ) * IW 1,1 ( q )
* IW 1 ,1 ( q 1 )
* IW 1 ,1 ( q 1 )
人工神经网络原理第7章习题参考答案
1.试述自组织神经网络中“自组织”的含义。
自组织神经网络采用类似于人类大脑生物神经网络的无指导学习方式，能够对外界未知环境进行学习或模拟，并对自身的网络结构进行调整，实现对输入模式的自动分类。
在调整网络结构时，网络按照预定的规则和输入模式，不断调整网络连接权值直至形成一种全局有序的结构，而这种全局有序的结构是通过网络中许多相邻神经元的局部相互作用形成的，这些相邻神经元之间的相互作用最终会使网络在空间模式或时间节奏上达成一致，这也是自组织的本质。
2. 若某一基本竞争神经网络的输入层有5个节点，竞争层有3个节点。
网络的6个学习模式为X 1=(1,0,0,0,0)T ，X 2=(1,0,0,0,1)T ，X 3=(1,1,0,1,0)T ，X 4=(1,1,0,1,1)T ，X 5=(0,0,1,1,0)T ，X 6=(0,0,1,1,1)T ，试计算这6个学习模式的汉明距离。
6个学习模式的汉明距离X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 1 0 1 2 3 3 4 X 2 1 0 3 2 4 3 X 3 2 3 0 1 3 4 X 4 3 2 1 0 4 3 X 5 3 4 3 4 0 1 X 6434313. 采用竞争学习规则，通过训练将第2题中的6个学习模式进行分类，试比较训练后的分类结果和通过汉明距离得到分类结果。
按照前面描述的竞争学习规则对第2题的6个学习模式进行记忆训练，假定学习速率为0.5，网络的初始连接权值如下：⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=2.03.02.02.02.03.01.02.02.02.01.02.03.02.01.0W网络的学习过程如下：t =1 X 1=(1,0,0,0,0)T 竞争层各个神经元的净输入为 s 1=w 11x 1+w 21x 2+w 31x 3+w 41x 4+w 51x 5=0.1*1+0.2*0+0.2*0+0.3*0+0.2*0=0.1 s 2=w 12x 1+w 22x 2+w 32x 3+w 42x 4+w 52x 5=0.2*1+0.1*0+0.2*0+0.2*0+0.3*0=0.2 s 3=w 13x 1+w 23x 2+w 33x 3+w 43x 4+w 53x 5=0.3*1+0.2*0+0.1*0+0.2*0+0.2*0=0.3因此，竞争层各个神经元的输出为 y 1=0 y 2=0 y 3=1调整后的连接权如下 w 13=0.3+0.5*(1/1-0.3)=0.65 w 23=0.2+0.5*(0/1-0.2)=0.1 w 33=0.1+0.5*(0/1-0.1)=0.05 w 43=0.2+0.5*(0/1-0.2)=0.1 w 53=0.2+0.5*(0/1-0.2)=0.1t =2 X 2=(1,0,0,0,1)T 竞争层各个神经元的净输入为 s 1=w 11x 1+w 21x 2+w 31x 3+w 41x 4+w 51x 5=0.1*1+0.2*0+0.2*0+0.3*0+0.2*1=0.3 s 2=w 12x 1+w 22x 2+w 32x 3+w 42x 4+w 52x 5=0.2*1+0.1*0+0.2*0+0.2*0+0.3*1=0.5 s 3=w 13x 1+w 23x 2+w 33x 3+w 43x 4+w 53x 5=0.65*1+0.1*0+0.05*0+0.1*0+0.1*1=0.75因此，竞争层各个神经元的输出为 y 1=0 y 2=0 y 3=1 调整后的连接权如下w 13=0.65+0.5*(1/2-0.65)=0.575 w 23=0.1+0.5*(0/2-0.1)=0.05 w 33=0.05+0.5*(0/2-0.05)=0.025 w 43=0.1+0.5*(0/2-0.1)=0.05 w 53=0.1+0.5*(1/2-0.1)=0.3 t =3 X 3=(1,1,0,1,0)T 竞争层各个神经元的输入为 s 1=w 11x 1+w 21x 2+w 31x 3+w 41x 4+w 51x 5=0.1*1+0.2*1+0.2*0+0.3*1+0.2*0=0.6 s 2=w 12x 1+w 22x 2+w 32x 3+w 42x 4+w 52x 5=0.2*1+0.1*1+0.2*0+0.2*1+0.3*0=0.5 s 3=w 13x 1+w 23x 2+w 33x 3+w 43x 4+w 53x 5=0.575*1+0.05*1+0.025*0+0.05*1+0.3*0=0.675 因此，竞争层各个神经元的输出为y 1=0 y 2=0 y 3=1 调整后的连接权如下w 13=0.575+0.5*(1/3-0.575)=0.4542 w 23=0.05+0.5*(1/3-0.05)=0.1917 w 33=0.025+0.5*(0/3-0.025)=0.0125 w 43=0.05+0.5*(1/3-0.05)=0.1917 w 53=0.3+0.5*(0/3-0.3)=0.15 ……按照上述过程经过多次学习后，网络会得到如下分类结果，与通过汉明距离分析的结果完全一致。
竞争型神经网络与自组织神经网络
竞争型神经网络是基于无监督学习的神经网络的一种重要类型，作为基本的网络形式，构成了其他一些具有组织能力的网络，如学习向量量化网络、自组织映射网络、自适应共振理论网络等。
与其它类型的神经网络和学习规则相比，竞争型神经网络具有结构简单、学习算法简便、运算速度快等特点。
竞争型神经网络模拟生物神经网络系统依靠神经元之间的兴奋、协调与抑制、竞争的方式进行信息处理。
一个竞争神经网络可以解释为：在这个神经网络中，当一个神经元兴奋后，会通过它的分支对其他神经元产生抑制，从而使神经元之间出现竞争。
当多个神经元受到抑制，兴奋最强的神经细胞“战胜”了其它神经元的抑制作用脱颖而出，成为竞争的胜利者，这时兴奋最强的神经元的净输入被设定为 1，所有其他的神经元的净输入被设定为 0，也就是所谓的“成者为王，败者为寇”。
一般说来，竞争神经网络包含两类状态变量：短期记忆变元（STM）和长期记忆变元（LTM）。
STM 描述了快速变化的神经元动力学行为，而 LTM 描述了无监督的神经细胞突触的缓慢行为。
因为人类的记忆有长期记忆（LTM）和短期记忆（STM）之分，因此包含长时和短时记忆的竞争神经网络在理论研究和工程应用中受到广泛关注。
竞争性神经网络模型图自组织特征映射神经网络（简称SOM），是由输入层和输出层组成的单层神经网络，主要用于对输入向量进行区域分类。
SOM是一种无导师聚类，能将一维输入模式在输出层映射成二维离散图形，此图形分布在网格中，网格大小由m*n 表示，并保持其拓扑结构不变，从而使有相似特征的神经元彼此靠近，不同特征的神经元彼此远离，最终实现区分识别样品的目的。
SOM 通过学习输入向量的分布情况和拓扑结构，靠多个神经元的协同作用来完成模式分类。
当神经网络接受外界输入模式时，神经网络就会将其分布在不同的对应区域，并且记忆各区域对输入模式的不同响应特征，使各神经元形成有序的空间分布。
当输入不同的样品光谱时，网络中的神经元便随机兴奋，经过SOM 训练后神经元在输出层有序排列，作用相近的神经元相互靠近，作用不同的神经元相互远离。
自组织特征映射神经网络研究与应用
自组织特征映射神经网络研究与应用自组织特征映射神经网络，又称Kohonen网络，在机器学习领域中具有广泛的研究和应用价值。
它是由芬兰科学家Teuvo Kohonen于1982年提出的，用来解决模式分类和聚类问题。
本文将分别从网络结构、学习规则、应用场景等多个角度来介绍自组织特征映射神经网络的研究与应用。
一、网络结构自组织特征映射神经网络是一种有两层或多层的神经元组成的全连接网络，其特点是每个神经元与输入节点全连接，但只有部分神经元与输出节点连接，这些与输出节点相连接的神经元被称作胜者神经元。
胜者神经元的选择根据输入数据与神经元之间的权值距离进行，即越接近输入数据的神经元越容易胜出。
自组织特征映射神经网络的网络结构简单，但它可以通过适当调整参数，从而实现多种复杂的函数映射。
在具体应用中，还可以采用层级结构的自组织特征映射神经网络，对于复杂的数据集，可以通过层层处理，逐步提取其更高层次的特征。
二、学习规则自组织特征映射神经网络的学习规则是基于竞争性学习的，其原理是将输入数据投影到高维空间中的低维网格上，使其可以进行分类和聚类。
其学习过程中所用的算法有两种：批处理算法和在线算法。
批处理算法在每个Epoth后，在一个批次中对全部样本进行训练，并更新权值，从而可以获得更稳定的结果，但训练时间较长。
而在线算法则是对每个样本逐个进行学习，因此训练速度较快，但结果相对不稳定。
在学习过程中，自组织特征映射神经网络会通过不断调整权值，形成特征抽取与分类能力强的模型。
其学习的结果可以通过可视化方式，将数据点在网格上的分布呈现出来，形成热图的形式，便于分析与理解。
三、应用场景自组织特征映射神经网络在数据挖掘、图像处理、生物信息学等领域都有着广泛的应用。
在图像处理领域中，可以通过自组织特征映射神经网络对图像进行压缩和分类。
在数据挖掘方面，自组织特征映射神经网络可用于数据聚类和数据可视化。
通过自组织特征映射神经网络，大量数据可以被投射到低维空间，并形成可视化热图，从而能够更好地理解数据的分布规律。
自组织神经网络
自组织神经网络通常包含大量的神经元和参数，这使得训练过程变得非常耗时。传统的 优化算法往往需要长时间的迭代才能找到最优解，这限制了自组织神经网络的应用范围。
泛化能力不足
总结词
自组织神经网络的泛化能力不足是另一个挑 战，这主要是由于其容易过拟合训练数据。
详细描述
由于自组织神经网络具有强大的拟合能力， 它很容易过拟合训练数据，导致对测试数据 的泛化能力下降。这限制了自组织神经网络 在实际问题中的应用效果。
缺乏有效的学习规则
总结词
目前自组织神经网络缺乏有效的学习规则， 这限制了其自适应能力和进化速度。
详细描述
自组织神经网络的学习规则决定了其结构和 参数的调整方式，但目前大多数学习规则的 效果并不理想。如何设计更有效的学习规则 ，以提高自组织神经网络的自适应能力和进
化速度，是当前研究的重点之一。
未来发展方向与趋势
K-均值聚类算法
总结词
K-均值聚类算法是一种无监督的机器学 习算法，用于将输入数据划分为K个聚类 。
VS
详细描述
K-均值聚类算法通过迭代的方式将输入数 据划分为K个聚类，每个聚类由其质心表 示。算法通过计算每个数据点到各个质心 的距离，将数据点划分到最近的质心所在 的聚类中，并更新质心位置。K-均值聚类 算法具有简单、高效的特点，广泛应用于 数据挖掘、图像分割和机器视觉等领域。
自适应共振理论模型
总结词
自适应共振理论模型是一种基于自适应滤波原理的神经网络模型，能够自适应地学习和识别输入数据 中的模式。
详细描述
自适应共振理论模型通过调整神经元之间的连接权重，使得神经网络能够自适应地跟踪和识别输入数 据中的模式。该模型具有较强的鲁棒性和适应性，能够处理噪声和异常值，广泛应用于信号处理、语 音识别和自然语言处理等领域。
自组织特征映射神经网络
结合深度学习
1 2
深度自组织特征映射
将深度学习技术与自组织特征映射相结合，通过 逐层特征提取和抽象，提高分类精度和特征表达 能力。
卷积自组织特征映射
借鉴卷积神经网络的思想，设计卷积层和池化层， 对输入数据进行局部特征提取和空间信息的保留。
3
循环自组织特征映射
结合循环神经网络，实现序列数据的自组织特征 映射，解决序列分类和时间序列预测问题。
05 自组织特征映射神经网络 的发展趋势与未来展望
改进算法
优化学习率调整
通过动态调整学习率，提高神经网络的收敛速度和稳定性，减少 训练时间。
引入正则化技术
通过正则化技术，如L1、L2正则化，防止过拟合，提高模型的泛 化能力。
集成学习与多模型融合
将多个自组织特征映射神经网络集成在一起，通过多模型融合提高 分类性能。
跨领域应用拓展
01
02
03
图像识别
应用于图像分类、目标检 测等任务，提高图像处理 的自动化和智能化水平。
语音识别
应用于语音信号的特征提 取和分类，实现语音识别 系统的优化。
自然语言处理
应用于文本分类、情感分 析、机器翻译等任务，推 动自然语言处理技术的发 展。
06 自组织特征映射神经网络 与其他神经网络的比较
数据输入
卷积神经网络（CNN）特别适合处理图像等具有网格结构的数据，而SOM则适用于 各种类型的数据，包括图像、文本和数值数据。
拓扑结构
CNN的神经元排列具有固定的层次结构，而SOM的神经元可以形成任意拓扑结 构，这使得SOM在某些任务上具有更大的灵活性。
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神经网络的特点分析
神经网络的特点分析神经网络的特点分析（1）神经网络的一般特点作为一种正在兴起的新型技术神经网络有着自己的优势，他的主要特点如下：①由于神经网络模仿人的大脑，采用自适应算法。
使它较之专家系统的固定的推理方式及传统计算机的指令程序方式更能够适应化环境的变化。
总结规律，完成某种运算、推理、识别及控制任务。
因而它具有更高的智能水平，更接近人的大脑。
②较强的容错能力，使神经网络能够和人工视觉系统一样，根据对象的主要特征去识别对象。
③自学习、自组织功能及归纳能力。
以上三个特点是神经网络能够对不确定的、非结构化的信息及图像进行识别处理。
石油勘探中的大量信息就具有这种性质。
因而，人工神经网络是十分适合石油勘探的信息处理的。
（2）自组织神经网络的特点自组织特征映射神经网络作为神经网络的一种，既有神经网络的通用的上面所述的三个主要的特点又有自己的特色。
①自组织神经网络共分两层即输入层和输出层。
②采用竞争学记机制，胜者为王，但是同时近邻也享有特权，可以跟着竞争获胜的神经元一起调整权值，从而使得结果更加光滑，不想前面的那样粗糙。
③这一网络同时考虑拓扑结构的问题，即他不仅仅是对输入数据本身的分析，更考虑到数据的拓扑机构。
权值调整的过程中和最后的结果输出都考虑了这些，使得相似的神经元在相邻的位置，从而实现了与人脑类似的大脑分区响应处理不同类型的信号的功能。
④采用无导师学记机制，不需要教师信号，直接进行分类操作，使得网络的适应性更强，应用更加的广泛，尤其是那些对于现在的人来说结果还是未知的数据的分类。
顽强的生命力使得神经网络的应用范围大大加大。
1.1.3自组织神经网络相对传统方法的优点自组织特征映射神经网络的固有特点决定了神经网络相对传统方法的优点:（1）自组织特性，减少人为的干预，减少人的建模工作，这一点对于数学模型不清楚的物探数据处理尤为重要，减少不精确的甚至存在错误的模型给结果带来的负面影响。
（2）强大的自适应能力大大减少了工作人员的编程工作，使得被解放出来的处理人员有更多的精力去考虑参数的调整对结果的影响。
自组织神经网络
采用有导师学习规则的神经网络是以网络的误差或能量 函数作为算法准则。而在很多情况下，人在认知过程中没有 预知的正确模式，人获得大量知识常常是靠“无师自通”， 即通过对客观事物的反复观察，分析与比较，自行揭示其内 在规律，并对具有共同特征的事物进行正确归类。对于人的 这种学习方式，基于有导师学习策略的神经网络是无能为力 的。
4.2自组织特征映射（SOM）神经网络
4.2.1SOM网络的生物学基础
生物学研究表明：人的大脑皮层中，存在许多不同功能的神经网络区 域，每个功能区域完成各自的特定功能，如视觉、听觉、语言理解和运动 控制等等。
当人脑通过感官接受外界的特定时空信息时，将引起大脑皮层的特定 区域兴奋。每个区域有若干神经元组成，当该区域兴奋时，总是以某一个 神经元（细胞）为兴奋中心，呈现出墨西哥帽（Mexican Hat）式兴奋分 布。
样本）； 分类：将待识别的输入模式划分为各自的模式中去； 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； 相似性：输入模式的聚类依据。 4.1.1.2 相似性测量
神经网络的输入模式用向量表示，比较不同模式的相似性可转化为比 较两个向量的距离，因而可用模式向量间的距离作为聚类判据。
这种权值（或说侧抑制关系）一般是 固定的，训练过程中不需要调整，在各类 自组织网络拓朴图中一般予以省略。（不 省略时，也只看成抑制关系的表示，不作 为网络权来训练）。
最强的抑制关系是竞争获胜者“惟我独兴”，不允许其它神经元兴 奋，这种抑制方式也称为胜者为王。
4.1.1.4 向量归一化 不同的向量有长短和方向区别，向量归一化的目的是将向量变成方向
(3)网络输出与权值调整
胜者为王竞争学习算法规定，获
自组织特征映射神经网络
邻域规则
获胜神经元的权重会根据 邻域内其他神经元的权重 进行更新，以实现特征的 映射和聚类。
调整权重的规则
根据输入样本与获胜神经 元的相似度，调整获胜神 经元的权重，以逐渐提高 网络的分类和聚类能力。
网络结构
输入层
接收外部输入数据，并将其传递给竞争层。
输出层
将竞争层的输出结果进行线性组合，得到网 络的最终输出。
通过训练，自组织特征映射神经网络能够学习到图像中的特征，并根据这些特征进行分 类和识别。在图像识别任务中，自组织特征映射神经网络可以用于人脸识别、物体识别
、车牌识别等。
语音识别
总结词
自组织特征映射神经网络在语音识别领域也展现出强大的能力，能够处理语音 信号并提取出关键特征。
详细描述
通过训练，自组织特征映射神经网络能够学习到语音信号中的特征，如音高、 音长、音色等，并根据这些特征进行语音识别。在语音识别任务中，自组织特 征映射神经网络可以用于语音转文字、语音搜索等应用。
自组织特征映射神经网络的早期实现是基于模拟神经元和突触的硬件和 软件系统，随着计算机技术的发展，逐渐发展成为基于数字信号处理的
神经网络模型。
近年来，随着深度学习技术的兴起，自组织特征映射神经网络得到了进 一步的发展和应用，出现了许多改进和变种的网络模型，如自编码器、 生成对抗网络等。
பைடு நூலகம்2
自组织特征映射神经网络 的基本原理
自组织特征映射神经网络在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自 然语言处理、推荐系统等。
自组织特征映射神经网络具有高度的自适应性、鲁棒性和泛化能力，能够处理大规 模、高维度的数据，并且能够有效地降低数据的维度和复杂度。
自组织特征映射神经网络的发展历程
人工神经网络自组织竞争人工神经网络
(8．1)
由(8．1)式可见，内星神经元联接强度旳变化Δw1j是与 输出成正比旳。假如内星输出a被某一外部方式维护高 值时，那么经过不断反复地学习，权值将能够逐渐趋近 于输入矢量pj旳值，并趋使Δw1j逐渐降低，直至最终到 达w1j＝pj，从而使内星权矢量学习了输入矢量P，到达 了用内星来辨认一种矢量旳目旳。另一方面，假如内星 输出保持为低值时，网络权矢量被学习旳可能性较小，
人工神经网络自组织 竞争人工神经网络
在实际旳神经网络中，例如人旳视网膜中，存在 着一种“侧克制”现象，即一种神经细胞兴奋后， 经过它旳分支会对周围其他神经细胞产生克制。
自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物构造 和现象形成旳。它能够对输入模式进行自组织 训练和判断，并将其最终分为不同旳类型。
与BP网络相比，这种自组织自适应旳学习能力进 一步拓宽了人工神经网络在模式辨认、分类方 面旳应用，另一方面，竞争学习网络旳关键— —竞争层，又是许多种其他神经网络模型旳主 要构成部分。
思索：下面有两元素旳输入矢量以及与它们有关 旳四元素目旳矢量，试设计一种外星网络实既 有效旳矢量旳取得，外星没有偏差。
P＝[1 0]； T＝[0.1826 0.6325；
0.3651 0.3162； 0.5477 0.3162； 0.7303 0.6325]；
8．1．3科荷伦(Kohonen)学习规则 科荷伦学习规则是由内星规则发展而来旳。 科荷伦规则为：
一层具有s个神经元旳内星，能够用相同旳方式进行训 练，权值修正公式为：
MATLAB神经网络工具箱中内星学习规则旳执行是用函 数learnis.m来完毕上述权矢量旳修正过程： dW＝1earnis(W，P，A，lr)；
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自组织网络学习算法的MATLAB MATLAB实现 2.6.3 自组织网络学习算法的MATLAB实现
例2-5 人口分类是人口统计中的一个重要指 现有1999 10个地区的人口出生比例情况 1999共 标，现有1999共10个地区的人口出生比例情况 如下： 如下： 出生男性百分比分别为：0.5512 0.5123 0.5087 0.5001 0.6012 0.5298 0.5000 0.4965 0.5103 0.5003; 出生女性百分比分别为：0.4488 0.4877 0.4913 0.4999 0.3988 0.4702 0.5000 0.5035 0.4897 0.4997
自组织特征映射学习算法原理 Kohonen自组织特征映射算法，能够自动 找出输入数据之间的类似度，将相似的输 入在网络上就近配置。因此是一种可以构 成对输入数据有选择地给予响应的网络。 类似度准则 n 2 欧氏距离 d j = (xi − wij )
∑
i=1
2.6.2自组织特征映射网络的学习算法 2.6.2自组织特征映射网络的学习算法
2.6.1 自组织特征映射神经网络结构
竞争层
输入层
SOM神经网络结构 SOM神经网络结构
2.6.1 自组织特征映射神经网络结构
输入层
竞争层
SOM神经网络平面示意图 SOM神经网络平面示意图
2.6.1 自组织特征映射神经网络结构
竞争层 输入层
SOM神经网络立体示意图 SOM神经网络立体示意图
2.6.2自组织特征映射网络的学习算法 2.6.2自组织特征映射网络的学习算法
自组织网络学习算法的MATLAB MATLAB实现 2.6.3 自组织网络学习算法的MATLAB实现 例2-5源程序
建立一个自组织神经网络对上述数据分类，给定某个地区的男、女出生比例分 别为0.5，0.5，测试训练后的自组织神经网络的性能，判断其属于哪个类别。 解答：MATLAB代码如下： P=[0.5512 0.5123 0.5087 0.5001 0.6012 0.5298 0.5000 0.4965 0.5103 0.5003; 0.4488 0.4877 0.4913 0.4999 0.3988 0.4702 0.5000 0.5035 0.4897 0.4997]; %创建一个自组织神经网络，[0 1;0 1]表示输入数据的取值范围在[0，1]之 %间，[3，4]表示竞争层组织结构为3 4，其余参数取默认值 net=newsom([0 1;0 1],[3 4]); net.trainParam.epochs=500; net=init(net); net=train(net,P); y=sim(net,P); %获取训练后的自组织神经网络的权值 w1=net.IW{1,1}; %绘出训练后自组织神经网络的权值分布图 plotsom(w1,yers{1}.distances);
自组织特征映射学习算法步骤
(1)网络初始化 (1)网络初始化
用随机数设定输入层和映射层之间权值的初始值
(2)输入向量 (2)输入向量
把输入向量输入给输入层
(3) 计算映射层的权值向量和输入向量的距离
映射层的神经元和输入向量的距离，按下式给出
dj =
∑(x − w )
i=1 i ij
n
2
2.6.2自组织特征映射网络的学习算法 2.6.2自组织特征映射网络的学习算法
概述
自组织竞争神经网络类型 自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory，ART)网络 自组织特征映射(self-Organizing Map，SOM)网络 对传(Counter Propagation，CP)网络 协同神经网络(Synergetic Neural Network．SNN)
2.6 自组织神经网络模型与学 习算法
智能中国网提供学习支持
概述
自组织神经网络， 自组织神经网络，又称为自组织竞争神 经网络, 经网络,特别适合于解决模式分类和识别 方面的应用问题。 方面的应用问题。 自组织神经网络属于前向神经网络类型， 自组织神经网络属于前向神经网络类型， 采用无导师学习算法， 采用无导师学习算法， 自组织特征映射神经网络不仅能够像自 组织竞争神经网络一样学习输入的分布情 而且可以学习神经网络的拓扑结构。 况，而且可以学习神经网络的拓扑结构。
自组织网络学习算法的MATLAB MATLAB实现 2.6.3 自组织网络学习算法的MATLAB实现 yec2ind() 功能 将单值向量组变换成下标向量 格式 ind = vec2ind(vec) 说明 式中，vec为m行n列的向量矩阵 x，x中的每个列向量i，除包含一个1外， 其余元素均为0， ind为n个元素值为1 所在的行下标值构成的一个行向量。
h( j, j∗) = exp(− j− j
∗2
σ
2
)
由邻域函数可以看到，以获胜神经元为中心设 定了一个邻域半径，称为胜出邻域。学习初期， 胜出邻域。 胜出邻域 胜出神经元和其附近的神经元全部接近当时的 输入向量，形成粗略的映射。 随着学习的进 σ2 行而减小，胜出邻域 胜出邻域变窄，胜出神经元附近的 胜出邻域 神经元数变少。因此，学习方法是一种从粗调 整向微调整变化，最终达到预定目标的过程。
SOM网络权值分布图 例2-5 SOM网络权值分布图
SOM网络数据分类图 例2-5 SOM网络数据分类类别5 类别
类别2 类别 类别1 类别
类别3 类别
小结
概述 自组织特征映射神经网络结构 自组织特征映射网络的学习算法 自组织网络学习算法的MATLAB MATLAB实现 自组织网络学习算法的MATLAB实现 自组织特征映射网络的特点
2.6.1 自组织特征映射神经网络结构
由芬兰学者Teuvo Kohonen于1981年提出 由芬兰学者Teuvo Kohonen于1981年提出
I’m Teuvo Kohonen
基本上为输入层和映射层的双层结构, 基本上为输入层和映射层的双层结构,映射层的 神经元互相连接， 神经元互相连接，每个输出神经元连接至所有 输入神经元
自组织网络学习算法的MATLAB MATLAB实现 2.6.3 自组织网络学习算法的MATLAB实现 MATLAB中自组织神经网络的重要函数和 MATLAB中自组织神经网络的重要函数和 基本功能
函数名 newsom() plotsom() vec2ind() compet() midpoint() learnsom() 功 能 创建一个自组织特征映射神经网络 绘制自组织特征映射网络的权值矢量 将单值矢量组变换成下标矢量 竞争传输函数 中点权值初始化函数 自组织特征映射权值学习规则函数
自组织网络学习算法的MATLAB MATLAB实现 2.6.3 自组织网络学习算法的MATLAB实现
plotsom() 功能 绘制自组织特征映射网络图的权值向量 函数 格式
(1) plotsom(pos) plotsom(W， (2) plotsom(W，D，ND)
说明 式中pos是网络中各神经元在物理空间分 布的位置坐标矩阵；函数返回神经元物理分布 的拓扑图，图中每两个间距小于1的神经元以 直线连接；W为神经元权值矩阵；D为根据神经 元位置计算出的间接矩阵；ND为领域半径，缺 省值为1；函数返回神经元权值的分布图，图 中每两个间距小于ND的神经元以直线连接。
自组织网络学习算法的MATLAB MATLAB实现 2.6.3 自组织网络学习算法的MATLAB实现
MATLAB中自组织神经网络的重要函数和基本功能 MATLAB中自组织神经网络的重要函数和基本功能 newsom()
功能 创建一个自组织特征映射网络函数 newsom(PR，[D1，D2，...]，TFCN，DFCN， 格式 net = newsom(PR，[D1，D2，...]，TFCN，DFCN， OLR，OSTEPS，TLR， OLR，OSTEPS，TLR，TND) net为生成的新BP神经网络 PR为网络输入矢量取值范 为生成的新BP神经网络； 说明 net为生成的新BP神经网络；PR为网络输入矢量取值范 围的矩阵[Pmin Pmax]；[D1，D2，...]为神经元在多维空间 围的矩阵[Pmin Pmax]；[D1，D2，...]为神经元在多维空间 中排列时各维的个数；TFCN为拓扑函数 缺省值为hextop 为拓扑函数， hextop； 中排列时各维的个数；TFCN为拓扑函数，缺省值为hextop； DFCN为距离函数 缺省值为linkdist OLR为排列阶段学习速 为距离函数， linkdist； DFCN为距离函数，缺省值为linkdist；OLR为排列阶段学习速 缺省值为0.9 OSTEPS为排列阶段学习次数 0.9； 为排列阶段学习次数， 率，缺省值为0.9；OSTEPS为排列阶段学习次数，缺省值为 1000；TLR为调整阶段学习速率 缺省值为0.02 TND为调整 为调整阶段学习速率， 0.02， 1000；TLR为调整阶段学习速率，缺省值为0.02，TND为调整 阶段领域半径，缺省值为1 阶段领域半径，缺省值为1。
自组织特征映射学习算法步骤 (4) 选择与权值向量的距离最小的神经元
计算并选择使输入向量和权值向量的距离最小的神 经元，把其称为胜出神经元并记为 j∗，并给出其邻 接神经元集合。
(5)调整权值 (5)调整权值
胜出神经元和位于其邻接神经元的权值，按下式更 新： ∆wij =η h( j, j∗)(xi − wij )
wij (t +1) = wij (t) + ∆wij
(6)是否达到预先设定的要求如达到要求则算 (6)是否达到预先设定的要求如达到要求则算 法结束，否则返回(2) (2)， 法结束，否则返回(2)，进入下一轮学习
2.6.2自组织特征映射网络的学习算法 2.6.2自组织特征映射网络的学习算法
邻域函数