自组织系统Kohonen网络模型。对于Kohonen神经网络
自组织系统Kohonen网络模型。对于Kohonen神经网络,竞争是这样进行的:对于“赢”的那个神经元c,在其周围Nc的区域内神经元在不同程度上得到兴奋,而在Nc以外的神经元都被抑制。网络的学习过程就是网络的连接权根据训练样本进行自适应、自组织的过程,经过一定次数的训练以后,网络能够把拓扑意义下相似...
自组织系统Kohonen网络模型。对于Kohonen神经网络,竞争是这样进行的:对于“赢”的那个神经元c,在其周围Nc的区域内神经元在不同程度上得到兴奋,而在Nc以外的神经元都被抑制。网络的学习过程就是网络的连接权根据训练样本进行自适应、自组织的过程,经过一定次数的训练以后,网络能够把拓扑意义下相似...
开发环境:Matlab 简要说明:自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map),认为一个神经网络接受外界输入模式时,将会分为不同的区域,各区域对输入模式具有不同的响应特征,同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激,而较远的神经...
Kohonen的SOFM(自组织特征映射):这种算法部分收到生物特征影响,在网络输出层内按几何中心或特征进行聚类。...
SOFM(自组织特征映射):这种算法部分收到生物特征影响,在网络输出层内按几何中心或特征进行聚类。...
误差反向传播网络(Back propagation network,简称BP网络)是神经网络中最活跃的方法,且绝大多数采用了三层结构(输入层、一个隐含层和输出层).BP网络是一种非线性映射人工神经网络.本程序用vb实现的bp算法...