优化这段话使其更学术：某些类别的神经网络能够学习高度非线性函数，尤其适用于将瞳孔映射到注视位置，比如自组织映射神经网络（Self Organizing Maps,SOMs），SOMs由芬兰赫尔辛基大学神经网络专家Kohonen\cite{kohonen1990self}开发，可以对数据进行无监督学习聚类。

某些类型的神经网络具备学习高度非线性函数的能力，特别适用于将瞳孔映射到注视位置。其中，自组织映射神经网络（Self Organizing Maps，SOMs）是一种有效的方法。SOMs由芬兰赫尔辛基大学神经网络专家Kohonen\cite{kohonen1990self}开发，可用于对数据进行无监督学习聚类。

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深度神经网络怎么学习函数的非线性映射关系的

深度神经网络是一种能够学习非线性映射关系的模型。在训练过程中，神经网络通过反向传播算法来调整神经元之间的权重和偏置，从而最小化预测输出与真实输出之间的误差，以达到学习目标函数的目的。

具体来说，神经网络通过将输入数据传递给输入层，然后通过多个隐藏层进行非线性变换，最终输出预测结果。在训练过程中，神经网络通过反向传播算法计算梯度，并利用梯度下降法来更新权重和偏置，不断调整神经元之间的连接关系，以逐渐拟合数据，并学习到输入和输出之间的非线性映射关系。

总的来说，深度神经网络可以通过反向传播算法来学习函数的非线性映射关系，通过多层非线性变换来提取输入数据的高维特征表示，并将其映射到输出空间中。

实验四:基于实验二建立bp神经网络拟合的一元非线性函数,用遗传算法优化bp神经网络

实验四是基于实验二建立的BP神经网络拟合一元非线性函数，并使用遗传算法对BP神经网络进行优化。在实验二中，我们已经建立了BP神经网络模型，并利用实验数据对模型进行了训练和拟合。然而，BP神经网络的参数设置和初始权重值对网络的性能有很大影响，因此需要进行优化来提高网络的拟合精度。

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，通过选择、交叉和变异等操作来搜索最优解。在本实验中，我们将利用遗传算法对BP神经网络的参数进行优化，以提高网络的拟合精度和泛化能力。

首先，我们需要定义优化目标，通常是网络的拟合精度或者损失函数的最小化。然后，利用遗传算法来搜索合适的网络参数设置和初始权重值。遗传算法通过不断迭代和进化，寻找最优的参数组合，从而使网络的性能达到最佳状态。

在实验过程中，我们需要注意遗传算法的参数设置和优化过程中的收敛性问题，以确保算法能够有效收敛到最优解。最后，我们将对优化后的BP神经网络模型进行测试和验证，以检验其对一元非线性函数的拟合效果。

通过实验四的研究，我们可以验证遗传算法对BP神经网络的优化效果，同时也可以比较优化前后的网络性能差异，从而为神经网络模型的优化和应用提供参考和借鉴。