自组织神经网络与竞争学习算法原理

"竞争学习算法基础, 人工神经网络原理及应用" 本文主要探讨了竞争学习算法的基础知识，特别是在自组织神经网络（Self-Organizing Neural Networks）中的应用。自组织神经网络是一种无导师学习（unsupervised learning）的网络结构，它能够自动发现输入样本中的内在规律和特征，无需预先设定的类别信息。这种网络通常具有层次型结构，由输入层和竞争层组成。 **自组织神经网络结构** 1. **定义**：自组织神经网络不依赖于导师信号，它通过自我调整网络参数和结构来学习输入数据的模式。 2. **结构**：网络包含输入层和竞争层。输入层接收外部信息，并传递给竞争层。竞争层则负责分析和比较输入模式，寻找模式间的关联并进行分类。 **自组织神经网络的原理** 1. **分类与相似性**：无导师学习的分类，即聚类，是基于输入模式之间的相似度。聚类目标是使相似的模式分在同一类，不同类之间则尽可能保持分离。由于没有预设的期望输出，相似性成为决定输入模式归属的关键依据。 2. **相似性测量**：计算输入模式向量的相似度通常采用距离度量，例如欧氏距离法和余弦相似度。欧氏距离衡量两个点在多维空间中的直线距离，而余弦相似度关注的是向量之间的角度，而非长度差异。 书中进一步介绍了多种常见的人工神经网络，包括： - **前馈型BP神经网络**：用于复杂函数拟合和分类，通过反向传播修正权重。 - **反馈型Hopfield神经网络**：用于记忆恢复和优化问题，网络状态在反馈过程中达到稳定。 - **双向联想记忆BAM神经网络**：模拟人脑的联想记忆功能。 - **局部逼近的CMAC小脑神经网络**：模仿生物小脑的学习能力，快速响应输入模式。 - **径向基函数RBF神经网络**：利用径向基函数作为隐藏层单元，适合非线性函数逼近。 - **竞争学习的自组织SOM神经网络**：通过竞争学习实现数据的二维映射和可视化。 - **对偶传播CPN神经网络**：一种自适应学习算法，用于模式识别和分类。 - **ART自适应谐振理论**：用于在线学习和分类，能适应输入模式的变化。 - **量子神经网络**：结合量子计算原理，可能提供更高的计算效率和解决复杂问题的能力。 这本书适合电子、自动化、计算机等相关专业的研究生学习，同时也为理论研究者和工程技术人员提供了实用的算法和应用案例，旨在帮助读者深入理解人工神经网络的原理和实际应用。