SOM神经网络原理资料
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自组织特征映射神经网络（Self-organizing Feature Maps）简称 SOFM或者SOM，也是一种无导师学习的网络，主要用于对输入向量 进行区域分类。和自组织竞争网络不同的是，它不但识别输入区域临 近的区域，还研究输入向量的分布特性和拓扑结构。
视频名称:SOM神经网络理论及其matlab实现 会员：Hgsz2003
自组织竞争网络的基本思想是网络竞争层各个神经元竞争对输入模式 的响应机会，最后仅一个神经元成为竞争的胜者，并对那些与获胜神 经元有关的各连接权值朝向更有利于竞争的方向调整。获胜神经元表 示输入模式的分类。 除了竞争方法外，还有通过抑制方法获胜的，即网络竞争层各层神经 元都能抑制所有其他神经元对输入模式的响应机会，从而使自己成为 胜利者。
在网络结构上，自组织竞争网络一般是有输入和竞争层构成的单层网 络，网络没有隐藏层，输入和竞争层之间的神经元实现双向连接，同 时竞争层各神经元之间还存在横向连接。
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输入层的神经元和竞争层的神经元都有权值连接，竞争层节点相互间 也可能有局部连接。竞争层也叫输出层。
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。 脑神经学研究结果表明： 神经元之间的信息交互具有的共同特征是：最邻近的两个神经元互相 激励，较远的神经元互相抑制，更远的则又具有较弱的激励作用。
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此外，还有一种侧抑制的方法，即每个神经元只抑制与自己临近的神 经元，而对远离自己的神经元则不抑制。因此,自组织竞争网络自组织 自适应的学习能力进一步拓宽了神经网络在模式识别分类方面的应用。
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视频名称:SOM神经网络理论及其matlab实现 会员：Hgsz2003
本次视频内容：
2 SOM拓扑结构 3 SOM神经元之间的距离的计算函数
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SOM神经网络理论及其Matlab实现
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SOM是由芬兰赫尔辛基大学神经网络专家Kohonen教授在1981年提 出的。这种网络模拟大脑神经系统自组织特征映射的功能，是一种竞 争型网络，并在学习中能无导师进行自组织学习。
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1 SOM 模型
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回忆上次内容： 在生物神经系统中，存在一种“侧抑制”现象，即一个神经细胞兴奋 后，通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制。由于侧抑制的作 用，各细胞之间相互竞争的最终结果是：兴奋作用最强的神经细胞所 产生的抑制作用战胜了周围所有其他细胞的抑制作用而“赢”了，其 周围的其他神经细胞侧全“输”了。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物系统结构和现象形成的。 它是一种以无导师学习方式进行网络，具有自组织功能的神经网络。 网络通过自身训练，自动对输入模式进行分类。
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自组织特征映射神经网络（Self-organizing Feature Maps）简称 SOFM或者SOM，也是一种无导师学习的网络，主要用于对输入向量 进行区域分类。和自组织竞争网络不同的是，它不但识别输入区域临 近的区域，还研究输入向量的分布特性和拓扑结构。
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自组织竞争网络的基本思想是网络竞争层各个神经元竞争对输入模式 的响应机会，最后仅一个神经元成为竞争的胜者，并对那些与获胜神 经元有关的各连接权值朝向更有利于竞争的方向调整。获胜神经元表 示输入模式的分类。 除了竞争方法外，还有通过抑制方法获胜的，即网络竞争层各层神经 元都能抑制所有其他神经元对输入模式的响应机会，从而使自己成为 胜利者。
在网络结构上，自组织竞争网络一般是有输入和竞争层构成的单层网 络，网络没有隐藏层，输入和竞争层之间的神经元实现双向连接，同 时竞争层各神经元之间还存在横向连接。
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输入层的神经元和竞争层的神经元都有权值连接，竞争层节点相互间 也可能有局部连接。竞争层也叫输出层。
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。 脑神经学研究结果表明： 神经元之间的信息交互具有的共同特征是：最邻近的两个神经元互相 激励，较远的神经元互相抑制，更远的则又具有较弱的激励作用。
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此外，还有一种侧抑制的方法，即每个神经元只抑制与自己临近的神 经元，而对远离自己的神经元则不抑制。因此,自组织竞争网络自组织 自适应的学习能力进一步拓宽了神经网络在模式识别分类方面的应用。
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SOM是由芬兰赫尔辛基大学神经网络专家Kohonen教授在1981年提 出的。这种网络模拟大脑神经系统自组织特征映射的功能，是一种竞 争型网络，并在学习中能无导师进行自组织学习。
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回忆上次内容： 在生物神经系统中，存在一种“侧抑制”现象，即一个神经细胞兴奋 后，通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制。由于侧抑制的作 用，各细胞之间相互竞争的最终结果是：兴奋作用最强的神经细胞所 产生的抑制作用战胜了周围所有其他细胞的抑制作用而“赢”了，其 周围的其他神经细胞侧全“输”了。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物系统结构和现象形成的。 它是一种以无导师学习方式进行网络，具有自组织功能的神经网络。 网络通过自身训练，自动对输入模式进行分类。