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上传时间: 2020-12-24
详细说明：算法简介
SOM网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的邻近神经元。
训练过程简述：在接收到训练样本后，每个输出层神经元会计算该样本与自身携带的权向量之间的距离，距离最近的神经元成为竞争获胜者，称为最佳匹配单元。然后最佳匹配单元及其邻近的神经元的权向量将被调整，以使得这些权向量与当前输入样本的距离缩小。这个过程不断迭代，直至收敛。
网络结构：输入层和输出层（或竞争层），如下图所示。
输入层：假设一个输入样本为X=[x1,x2,x3,…,xn]，是一个n维向量，则输入层神经元个数为n个。
输出层（竞争层）：通常输出层的神经元以矩阵方式排列在二
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