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《自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)(SOM)課件》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)簡介二〇一二年十二月目錄：1.由自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)談起2.自組織特征映射網(wǎng)基本概念3.自組織特征映射網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)4.自組織特征映射網(wǎng)學(xué)習(xí)算法5.自組織特征映射網(wǎng)的應(yīng)用Self-OrganizingFeatureMapping
2、2從自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)談起：此類網(wǎng)絡(luò)是模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)“側(cè)抑制”現(xiàn)象的一類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。自組織特征映射網(wǎng)是此類網(wǎng)絡(luò)的主要類型之一。在生物神經(jīng)系統(tǒng)中，存在著一種“側(cè)抑制”現(xiàn)象，即當(dāng)一個神經(jīng)細(xì)胞興奮后，會對其周圍的神經(jīng)細(xì)胞產(chǎn)生抑制作用。這種“側(cè)抑制”使神經(jīng)細(xì)胞之間呈現(xiàn)出競爭。開始時可能多個細(xì)胞同時興奮，但一個興奮程度最強的神經(jīng)細(xì)
3、胞會逐漸抑制周圍神經(jīng)細(xì)胞，其結(jié)果使其周圍神經(jīng)細(xì)胞興奮度減弱，從而興奮度最高的細(xì)胞是這次競爭的“勝者”，而其他神經(jīng)細(xì)胞在競爭中失敗。自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模擬上述生物神經(jīng)系統(tǒng)功能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。如右圖所示，輸出層各神經(jīng)元之間都有雙向連接線，各連接線被賦予相應(yīng)的權(quán)值。從而實現(xiàn)對生物網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元相互競爭和抑制現(xiàn)象的模擬。x1x2······xi······Self-OrganizingFeatureMapping
4、3自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對“側(cè)抑制”現(xiàn)象的模擬，具備自組織功能，能無導(dǎo)師學(xué)習(xí)。?自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一大特點是：具有自組織功能，能夠自適應(yīng)地改變網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和結(jié)構(gòu)，從而實現(xiàn)無
5、導(dǎo)師學(xué)習(xí)。自組織功能?自組織競爭網(wǎng)絡(luò)無導(dǎo)師學(xué)習(xí)方式更類似于人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，大大無導(dǎo)師學(xué)習(xí)拓寬了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別和和分類上的應(yīng)用。?無導(dǎo)師指導(dǎo)的分類稱為聚類，由于無導(dǎo)師學(xué)習(xí)的訓(xùn)練樣本中不含有期望輸出，因此沒有任何先驗的知識。?自組織競爭網(wǎng)的無導(dǎo)師指導(dǎo)學(xué)習(xí)是通過其特殊的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實現(xiàn)的。自組織競爭網(wǎng)在結(jié)構(gòu)上屬于層次型網(wǎng)絡(luò)，共同特點是都具有競爭層。特殊網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?自組織競爭網(wǎng)絡(luò)的競爭層，各神經(jīng)元之間存在橫向連接，各連接被賦予權(quán)值。通過競爭學(xué)習(xí)規(guī)則，達到自組織，實現(xiàn)對輸入樣本的自動分類。?競爭學(xué)習(xí)規(guī)則：競爭層神經(jīng)元之間相互競爭以求被激活，結(jié)果在每一輪競爭中只有一個神經(jīng)元被激活
6、。這個被激活的神經(jīng)元稱為“獲勝神經(jīng)元”，而其它神經(jīng)元的狀態(tài)被抑制。然后獲勝神經(jīng)元及其附近神經(jīng)元的對應(yīng)權(quán)值特殊學(xué)習(xí)規(guī)則將被調(diào)整以反映競爭結(jié)果。?主要的競爭學(xué)習(xí)規(guī)則有“勝者為王”和Kohonen規(guī)則等。“勝者為王”只修改獲勝神經(jīng)元權(quán)值，Kohonen規(guī)則修改獲勝神經(jīng)元鄰域內(nèi)各神經(jīng)元權(quán)值。Self-OrganizingFeatureMapping
7、4自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要類型包括：自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)、對偶傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)共振理論網(wǎng)等。自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)?1981年，科霍恩(Kohonen)教授首先自組織特征映提出自組織特征映射網(wǎng)（SOM）。射網(wǎng)絡(luò)SOM的運行基于Kohone
8、n規(guī)則。自適應(yīng)共振理論?ART是一種能自組織地對偶傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生對環(huán)境認(rèn)識編碼的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論模型。自組織競爭?對傳網(wǎng)是三層結(jié)構(gòu)的前向網(wǎng)（輸?ART來源于無意識推理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入層、隱含層、輸出層），形式學(xué)說的“協(xié)作-競爭網(wǎng)上與BP網(wǎng)類似，但工作機理不同。絡(luò)交互模型”。隱含層采用無導(dǎo)師的競爭學(xué)習(xí)算?ART理論已提出了三種自適應(yīng)共對偶傳播法，輸出層用采用有導(dǎo)師的學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)，即ART1，振理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。ART2，ART3。?最突出的優(yōu)點是將有監(jiān)督和無監(jiān)?ART理論可以用于語音、督的訓(xùn)練算法有機結(jié)合起來，從而提高訓(xùn)練效率。視覺、嗅覺和字符識別等領(lǐng)域。Self-Organizin
9、gFeatureMapping
10、5目錄：1.由自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)談起2.自組織特征映射網(wǎng)基本概念3.自組織特征映射網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)4.自組織特征映射網(wǎng)學(xué)習(xí)算法5.自組織特征映射網(wǎng)的應(yīng)用Self-OrganizingFeatureMapping
11、6自組織特征映射網(wǎng)的前世今生：1981年由芬蘭學(xué)者科霍恩首先提出，自提出以來取得快速發(fā)展，目前廣泛應(yīng)用多個領(lǐng)域。?1981年，科霍恩(Kohonen)教授提出一種自組織特征映射網(wǎng)(Self-OrganizingfeatureMap,簡稱SOM，又稱Kohonen網(wǎng)）?？苹舳髡J(rèn)為，一個生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在接受外界輸概念提出入模式時，將會分為不同的對
12、應(yīng)區(qū)域，各區(qū)域?qū)斎肽Ｊ骄哂胁煌捻憫?yīng)特征，而且這個過程是自動完成的。以此為基礎(chǔ)，科霍恩創(chuàng)建了SOM。?側(cè)抑制現(xiàn)象：這種側(cè)抑制使神經(jīng)細(xì)胞之間呈現(xiàn)出競爭，一個興奮程度最強的神經(jīng)細(xì)胞對周圍神經(jīng)細(xì)胞有明顯的抑制作用，其結(jié)果使其周圍神經(jīng)細(xì)胞興奮度減弱，從而該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是這次競爭的“勝者”，而其他神經(jīng)細(xì)胞在競爭中失敗。生物學(xué)基礎(chǔ)?生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受外界的特定時空信息時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特定區(qū)域興奮，而且類似的外界信息在對應(yīng)區(qū)域是連續(xù)映象的。SOM經(jīng)訓(xùn)練后，其競爭層神經(jīng)元，功能類似的相互靠近，功能不同的相互較遠(yuǎn)，這與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組織構(gòu)
