自组织神经网络SOM学习法详解

本文主要介绍了SOM（Self-Organizing Map）自组织神经网络学习法，这是一种无导师学习算法，常用于模式分类和识别。文章提到了几种自组织竞争神经网络类型，包括自适应共振理论（ART）网络、自组织特征映射（SOM）网络、对传（CP）网络和协同神经网络（SNN）。SOM网络由芬兰学者Teuvo Kohonen在1981年提出，具有输入层和映射层的双层结构，其中映射层神经元互相连接。 SOM网络的学习过程主要包括两个主要步骤：网络初始化和学习迭代。在初始化阶段，输入层和映射层之间的权值被随机设定。在学习过程中，输入向量被输入到输入层，然后计算映射层神经元与输入向量之间的欧氏距离。最近邻原则被用来确定哪个神经元（获胜神经元）最接近当前输入向量。然后，这个获胜神经元及其邻近神经元的权值会根据某种学习规则进行更新，以便更好地适应输入数据的分布。 Kohonen自组织特征映射算法基于一种相似度准则，即通过欧氏距离来度量输入向量之间的相似性。当新的输入数据到来时，网络会自动调整其结构以反映输入数据的分布，使得相似的输入被分配到相近的神经元。这一特性使得SOM网络能够在不预先知道具体类别的情况下，自我组织形成有意义的特征映射。 此外，SOM网络有两种常见的表示形式，平面示意图和立体示意图，分别展示了输入层如何连接到竞争层的神经元。在平面图中，竞争层的神经元通常按照二维阵列排列；而在立体图中，它们可能表现为三维结构，进一步增加了网络的表达能力。 在实际应用中，MATLAB作为一种强大的数学计算软件，经常被用来实现SOM网络的建模和训练。通过MATLAB的编程，可以方便地模拟和优化SOM网络的性能，从而在模式识别、数据分析等领域发挥重要作用。SOM自组织神经网络学习法提供了一种有效的方法，用于无监督学习和数据聚类，是人工智能和机器学习领域中的一个重要工具。