Control 版 (精华区)

发信人: whynot (精诚所至，金石为开), 信区: Control
标  题: [转载] 神经网络(3)
发信站: 紫 丁 香 (Sun Sep 19 21:40:01 1999), 转信

【 以下文字转载自 Electronics 讨论区 】
【 原文由 whynot 所发表 】
三. 自组织神经网络                                                               
    多层感知器的学和分类是已知一定的先验知识为条件的，即网络权值的调整           
是在监督情况下进行的。而在实际应用中，有时并不能提供所需的先验知识，这           
就需要网络具有能够自学习的能力。Kohonen提出的自组织特征映射图就是这种            
具有自学习功能的神经网络。这种网络是基于生理学和脑科学研究成果提出的。           
脑神经科学研究表明：传递感觉的神经元排列是按某种规律有序进行的，这种排           
列往往反映所感受的外部刺激的某些物理特征。例如，在听觉系统中，神经细胞           
和纤维是按照其最敏感的频率分布而排列的。为此，Kohonen认为，神经网络在            
接受外界输入时，将会分成不同的区域，不同的区域对不同的模式具有不同的响           
应特征，即不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信号激励，从而形成一种拓           
扑意义上的有序图。这种有序图也称之为特征图，它实际上时一种非线性映射关           
系，它将信号空间中各模式的拓扑关系几乎不变地反映在这张图上，即各神经元           
的输出响应上。由于这种映射是通过无监督的自适应过程完成的，所以也称它为           
自组织特征图。                                                                   
    在这种网络中，输出节点与其邻域其它节点广泛相连，并相互激励。输入节           
点和输出节点之间通过强度Wij(t)相连接。通过某种规则，不断地调整Wij(t)，           
使得在稳定时，每一邻域的所有节点对某种输入具有类似的输出，并且这聚类的           
概率分布与输入模式的概率分布相接近。                                             

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                 因一个词的力量
                 我重新开始生活
                 我生来就认识你
                 要把你称作
                           自由

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