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不竭地调解Wij(t)

更新时间:2019-10-16   浏览次数:

  自组织神经收集最大的利益是自适应权值,极大便当寻找最优解,但同时,正正在初始前提较差时,易陷入局部极小值。

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  脑神经科学研究剖明:传送感触感染的神经元陈列是按某种规律有序进行的,这种陈列往往反映所感到传染的外部刺激的某些物理特征。例如,正正在听觉系统中,神经细胞和纤维是按照其最的频次分布而陈列的。为此,Kohonen认为,神经收集正正在接管输入时,将会分成不合的区域,不合的区域对不合的模式具有不合的响应特征,即不合的神经元以最佳编制响应不合性质的信号激励,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,它现实上是一种非线性映照关系,它将信号空间中各模式的拓扑关系几乎不变地反映正正在这张图上,即各神经元的输出响应上。由于这种映照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。

  正正在这种收集中,输出节点取其邻域其它节点遍及相连,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。通过某种法例,不竭地调整Wij(t),使得正正在不变时,每一邻域的所有节点对某种输入具有类似的输出,并且这聚类概率分布取输入模式的概率分布相接近。

  自组织神经收集是通过从动寻找样本中的内正正在规律和本质属性,自组织、自适应地改变收集参数取结构。多层器的进修和分类是已知必然的先验学问为前提的,即收集权值的调整是正正在监督情况下进行的。而正正在现实利用中,有时并不能供给所需的先验学问,这就需要收集具有能够大概自进修的能力。Kohonen提出的自组织特征映照图就是这种具有自进修功能的神经收集。这种收集是基于心理学和脑科学研究提出的。



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