自组织特征映射神经网络（SOM）

1. 概念

• 自组织特征映射神经网络（SOM：Self-organizing Feature Map）
• 基本上为输入层和映射层的双层结构，映射层的神经元互相连接，每个输出神经元连接至所有输入神经元
• SOM网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，它能将高维输入数据映射到低维空间（通常为二维）

2. SOM的拓扑结构

3. SOM的权值调整域

• 以获胜神经元为中心设定一个邻域半径，该半径圈定的范围称为优胜邻域。在SOM网学习算法中，优胜邻域内的所有神经元均按其离开获胜神经元的距离远近不同程度地调整权值。
• 优胜邻域开始定得很大，但其大小随着训练次数的增加不断收缩，最终收缩到半径为零。

4. SOM网络的学习算法

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5. SOM网络的特点

1. 自组织映射算法是一种无导师学习方法
2. 算法具有良好的自组织
3. 可视化