自组织地图和神经毒气有什么区别

时间:2015-12-03 17:45:59

标签: neural-network pattern-recognition self-organizing-maps

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 articleNeural 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
enter image description here和SOM权重调整为
  enter image description here
 他们俩都一样吗?

SOM算法是
enter image description here
神经气体算法是enter image description here

这两种算法有什么区别?

在文章中说enter image description here

我不明白这是什么意思。有人可以帮助我理解这一点。

1 个答案:

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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。