自组织地图和神经毒气有什么区别

Question

我发现自我组织地图和神经毒气之间的区别很难理解。我看了the Wikipedia article和Neural Gas Network Learns topologies article.

SOM算法和神经气体算法看起来非常相似。在两者中，它发现获胜的神经元和获胜的神经元发射，并且发射神经元激发邻域神经元，其中邻域被邻域函数解除。在神经气体中，权重调整为
和SOM权重调整为
   。
 他们俩都一样吗？

SOM算法是

神经气体算法是

这两种算法有什么区别？

在文章中说

我不明白这是什么意思。有人可以帮助我理解这一点。

Answer 1

SOM使用一组以预定义结构排列的神经元。在SOM中，基于该结构定义邻域。该图示出了该结构的示例。 SOM two dimentional lattice 但神经气体（NG）根据输入（特征）空间中的神经元距离定义邻域（无结构存在）

换句话说，SOM执行有序矢量量化，其中NG执行无序矢量量化。 它是这样的：在SOM中，神经元在开头标有数字，例如1,2,3，依此类推。邻居是基于这个数字。例如，当1是BMU时。 2是相邻的神经元。 在NG中，当选择神经元作为BMU时。选择具有最接近BMU的权重向量的神经元作为邻居。