自组织神经网络(SOM)学习算法详解

"SOM网的学习算法-神经网络课件7" 本文主要介绍的是自组织神经网络，特别是SOM（Self-Organizing Map）网络的学习算法，这是第五章自组织神经网络的内容，涉及到竞争学习的概念与原理。SOM网络是一种能够进行非监督学习的神经网络模型，它能够自动发现数据中的结构和模式，尤其适用于数据可视化和分类。 在SOM网络的学习过程中，关键步骤包括初始化、接受输入和寻找获胜节点。首先，要进行初始化，这涉及将输出层的权向量设置为小随机数并进行归一化处理，同时定义初始的优胜邻域Nj*(0)，这个邻域通常较大。学习率η也会被赋予初始值。 接着，进入接受输入阶段，从训练集中随机选择一个输入模式，同样进行归一化处理。然后，进入第三步，寻找获胜节点。这是通过计算输入模式与输出层所有神经元权向量的点积来实现的，点积最大的神经元被选为获胜节点，即j*。 在SOM的Kohonen学习算法中，优胜邻域Nj*(t)会随训练时间逐渐收缩，这是一个关键特性，使得网络能够逐步精细化其表示。此外，学习率η也会随着训练的进行而减小，以降低每次迭代的权重更新幅度，确保网络能逐渐收敛到稳定状态。 竞争学习是一种无监督学习方法，与有导师信号的分类不同，它在没有预先给定类别信息的情况下进行。竞争学习的核心是“Winner-Take-All”规则，即在网络接收到输入模式时，所有神经元之间的竞争会导致只有一个神经元被激活，成为获胜神经元，其他神经元则被抑制。为了找到获胜神经元，通常会先对输入模式和神经元的权向量进行归一化处理，然后通过比较它们之间的相似度（如点积或欧氏距离）来决定。 在实际应用中，自组织神经网络如SOM常用于数据降维、聚类和模式识别。通过这种自组织过程，SOM网络能够映射高维输入数据到低维空间，同时保持数据的拓扑结构，使得数据分布更易理解和分析。因此，SOM网络在图像分析、文本分类、市场细分等多个领域都有广泛应用。