WTA (winner-take-all) 与 自组织映射 SOM (self organizing map)的理解
之前学过SOM，但后来因为用的少，所以忘了其原理，只知道SOM是有一层神经网络上的神经元相互竞争，最终实现样本的自动聚类。好像是每个神经元表示一个聚类中心。 后来随着一些记忆的丢失，开始对这个方法变得模糊。每个神经元不是代表一个操作吗？怎么就表示样本的聚类中心了？他的损失函数是什么？是怎么实现训练的？ 最近，选修了一门《人工神经网络》课程，又接触到一些相关知识，才又对这个方法了解起来。防止自己忘记
相关文章
- 1. 知然算法【1】SOM（Self-Organizing Map，自组织映射）网络
- 2. Self Ogannizing Maps（SOM）自组织映射
- 3. 自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第二部分
- 4. 自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第一部分
- 5. 自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第三部分
- 6. 自组织映射网络SOM
- 7. Self Organizing Map
- 8. Self-Organizing Map（自组织竞争型神经网络）
- 9. SOM自组织映射网络 教程
- 10. 自组织神经网络：自组织特征映射SOM网络
- 更多相关文章...
- • Scala Map(映射) - Scala教程
- • Rust 组织管理 - RUST 教程
- • 互联网组织的未来：剖析GitHub员工的任性之源
- • Java Agent入门实战（三）-JVM Attach原理与使用
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 知然算法【1】SOM（Self-Organizing Map，自组织映射）网络
- 2. Self Ogannizing Maps（SOM）自组织映射
- 3. 自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第二部分
- 4. 自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第一部分
- 5. 自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第三部分
- 6. 自组织映射网络SOM
- 7. Self Organizing Map
- 8. Self-Organizing Map（自组织竞争型神经网络）
- 9. SOM自组织映射网络 教程
- 10. 自组织神经网络：自组织特征映射SOM网络