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SOM网络

时间:2014-02-14 22:42:42      阅读:479      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]
SOM网络的训练方法 
 
SOM神经网络采用的算法称为Kohonen算法,它的基本思想是:网络输出层的各神经元通过竞争来获得对输入层的响应机会,最后只有一个神经元获胜。获胜的神经元对它临近的神经元的影响由近及远,由兴奋逐渐转为抑制,那些与获胜神经元有关的各连接权朝着有利于它竞争的方向转变。 
SOM网络的算法如下: (1)初始化 
对输出层各权向量赋予较小的随机数并进行归一化处理,得到,2,1(?jw
j )m,建立初始优胜邻域(0)*
jN和学习率初值。m为输出层神经元数目。 
(2)接受输入 
从训练集中随机取一输入模式并进行归一化处理,得到),2,1(?npXp,n为输入层神经元数目。 
(3)寻找获胜节点 
计算pX

?和jw?的点积,从中找到点积最大的获胜节点*j。如果输入模式未经归一化,应按式①计算欧式距离,从中找出距离最小的获胜节点 

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  (4)定义优胜邻域)(*tNj 
设*j为中心确定t时刻的权值调整域,一般初始邻域)0(*jN较大,训练过程中
)(*tNj随训练时间收缩。

(5)调整权值 
对优胜邻域)(*tNj内的所有节点调整权值

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式中时刻的权值;到在神经元—jitwij)( 
的函数。
之间的拓扑距离个神经元与获胜神经元训练时间和邻域内第—NjjNt*),(   (6)结束判定 
当学习率时,min)(t结束训练;不满足结束条件时,转到步骤(2)继续。

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原文:http://blog.csdn.net/u011308691/article/details/19175675

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