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第8 讲：自组织神经网络(2)

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自组织竞争神经网络

自组织竞争神经网络

第23页
3.搜索阶段：
由Reset信号置获胜阶段无效开始，网络进入搜索 阶段。此时R为全0，G1=1 ，在C层输出端又得到了此 次输入模式X。所以，网络又进入识别及比较阶段，得 到新获胜节点（以前获胜节点不参加竞争）。这么重 复直至搜索到某一个获胜节点K，它与输入向量X充分 匹配到达满足要求为止。模式X编制到R层K节点所连 模式类别中，即按一定方法修改K节点自下而上和自上 而下权向量，使网络以后再碰到X或与X相近模式时， R层K节点能很快取得竞争胜利。若搜索了全部R层输 出节点而没有发觉有与X充分靠近模式，则增设一个R 层节点以表示X或与X相近模式。
⑥ 警戒线检测。设向量X中不为0个数用||X||表示，可
有 n || X || xi
n
||C'|| w' j *iXi i1
(5.3.1)
i 1
n
||C'|| w' j *iXi
(5.3.2)
i1
若||C||/||X||>成立，则接收j*为获胜节点，转⑦。
不然发Reset信号，置j*为0（不允许其再参加竞争），
信号1：输入X第i个分量Xi。 信号2：R层第j个单元自上而下返回信号Rj。 信号3：G1控制信号。 设C层第i个单元输出为Ci。 Ci依据“2/3规则”产 生，即Ci含有三个信号中多数相同值。 网络开始运行时， G1 =1，R层反馈信号为0。
自组织竞争神经网络
第18页
2.R 层结构：
R层功效结构相当于一个前向竞争网络，假设输出 层有m个节点，m类输入模式。输出层节点能动态增加， 以满足设置新模式类需要。设由C层自下而上连接到R 层第j个节点权向量用Wj={w1j,w2j,..,wnj} 表示。C层输出向量C沿Wj向前馈送，经过竞争在R层 输出端产生获胜节点，指示此次输入向量类别。

人工智能控制技术课件：神经网络控制

人工智能控制技术课件：神经网络控制
进行的，这种排列往往反映所感受的外部刺激的某些物理特征。
例如，在听觉系统中，神经细胞和纤维是按照其最敏感的频率分
布而排列的。为此，柯赫仑（Kohonen）认为，神经网络在接受外
界输入时，将会分成不同的区域，不同的区域对不同的模式具有
不同的响应特征，即不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信
号激励，从而形成一种拓扑意义上的有序图。这种有序图也称之


,

,
⋯
,

)
若 输 入 向 量 X= ( 1
， 权 值 向 量
2


W=(1 , 2 , ⋯ , ) ，定义网络神经元期望输出 与
实际输出 的偏差E为：
E= −
PERCEPTRON学习规则
感知器采用符号函数作为转移函数，当实际输出符合期
望时，不对权值进行调整，否则按照下式对其权值进行
单神经元网络
对生物神经元的结构和功能进行抽象和
模拟，从数学角度抽象模拟得到单神经
元模型，其中 是神经元的输入信号，
表示一个神经元同时接收多个外部刺激；
是每个输入所对应的权重，它对应
于每个输入特征，表示其重要程度；
是神经元的内部状态； 是外部输入信
号； 是一个阈值（Threshold）或称为
第三代神经网络：
2006年，辛顿（Geofrey Hinton）提出了一种深层网络模型——深度
置信网络（Deep Belief Networks，DBN），令神经网络进入了深度
学习大发展的时期。深度学习是机器学习研究中的新领域，采用无
监督训练方法达到模仿人脑的机制来处理文本、图像等数据的目的。
控制方式，通过神经元及其相互连接的权值，逼近系统

自组织竞争神经网络

自组织竞争神经网络

dj =
n
∑ (x
i =1
i
− wi j ) 2
∆wi j = η h( j , j*)( xi − wi j )
j − j*2 h ( j , j *) = exp − σ2

自组织竞争神经网络算法能够进行有效的自适应分类，但它仍存在一些问题： 学习速度的选择使其不得不在学习速度和最终权值向量的稳定性之间进行折中。 有时有一个神经元的初始权值向量离输入向量太远以至于它从未在竞争中获胜， 因 此也从未得到学习，这将形成毫无用处的“死”神经元。
网络结构
%1.ÎÊÌâÌá³ö X=[0 1;0 1]; clusters=8; points=10; std_dev=0.05; P=nngenc(X,clusters,points,std_dev); plot(P(1,:),P(2,:),'+r'); title('ÊäÈëÏòÁ¿'); xlabel('P(1)'); ylabel('P(2)'); %2.ÍøÂçÉè¼Æ net=newc([0 1;0 1],8,.1) w=net.IW{1}; plot(P(1,:),P(2,:),'+r'); hold on; circle=plot(w(:,1),w(:,2),'ob') %3.ÍøÂçѵÁ· net.trainParam.epochs=7; net=train(net,P) w=net.IW{1}; delete(circle); plot(w(:,1),w(:,2),'ob'); %4.ÍøÂç²âÊÔ p=[0.5;0.2]; a=sim(net,p)

BP神经网络RBF神经网络自组织竞争型神经网络

BP神经网络RBF神经网络自组织竞争型神经网络

（3）如果在已被占用的输出端中找到一个优胜者，它的由顶向下矢量Z（k）与S（k）的相似度足够高，或者开辟了一个未被占用的新输出端，则对于该端相应的由底向上和由顶向下权重系数进行调整。设此端的编号为L，那么被调整的系数是 和 。下面给出系数调整的计算公式:
概括而言，按照ART（也就是以竞争学习和自稳机制为原则所建立的理论）构成的ANN有如下特点: （1）它能对任何输入观察矢量（包括非平衡输入）进行“实时学习”，这就是说，学习和工作是分不开的。这种学习保证能够达到稳定、可靠的结果，直至记忆容量全部用完为止。任何情况下都不会造成新记忆破坏老记忆的灾难性后果。 （2）学习是自治和自组织的，学习过程无需教师指导，因此是一种无监督（unsupervised）学习。
F2层（STM） 此层的作用是由矢量T计算输出矢量Y，其计算公式为 若 （5-3） 可以看出，在输出层F2进行的是一种竞争抉择运算: 在t0～tM-1之间，有一个最大的分量，其对应输出即定为1，而所有其它分量所对应的输出皆定为0。
下面讨论此系统用于分类时的学习策略 在学习开始以前，首先需要对LTM层中的各个权值系数置以随机初值wij（0），然后依次送入观察矢量X（k），随时按照下列公式将各个权重系数调整成一组新的数值: j=0~(N-1),i=0~(M-1) （5-4）
(5-8) 其中α是步幅, 其值取为一个小正实数。
可以看到, 按照上面给出的算法, 只有当新的输入矢量与已存入记忆中的某个矢量足够相似时, 两者才能互相融合, 即对有关的权重系数进行调整, 从而使长期记忆得以改变。这造成一种自适应谐振（adaptive resonance）状态, 这就是ART这个名称的来源。需要指出, 上面给出的（1）和（2）两项运算, 其运算速度相对而言是快的, 在运算时只有F1和F2这两个STM层的输出发生变化, 而LTM层中的系数不产生改变。当进入自适应谐振状态时（即进入第（3）项运算时）LTM层中的有关系数才发生变化。这类似于人的记忆过程, 当输入一个观察矢量时, 大脑必须在已有的记忆内容中搜索与之相似的矢量, 如果得到了印证, 那么对其记忆就会加强。另一方面, 如果输入的是一个完全新奇的矢量, 这也会造成深刻的印象并被植入长期记忆库之中。

自组织神经网络

自组织神经网络

❖
PR
- Rx2 矩阵确定输入范围
❖
Di
- 第i层神经元个数,缺省为5× 8
❖ TFCN
- 拓扑函数,缺省为 'hextop'.
❖ DFCN
- 距离函数,缺省为 'linkdist'.
❖
OLR
- 排序阶段学习率,缺省为0.9.
❖ OSTEPS - 排序阶段最大学习步骤,缺省为1000.
❖
TLR
- 调整阶段学习率,缺省为0.02;
例：LVQ网络的设计
❖ 设定输入样本和期望输出 ❖ 构建并设置网络参数 ❖ 根据训练样本对网络进行训练 ❖ 用训练样本测试网络 ❖ 用新样本测试网络 ❖ 讨论比例的影响
小结
❖ 何谓自组织：没有答案的学习
❖ 自组织竞争神经网络的基本概念
神经元：输入与权值的负距离加上阈值 网络结构：竞争网络 学习方法：Kohonen和阈值学习规则 用途：聚类
❖
TND
- 调整阶段最大学习步骤,缺省为1
例八：SOFM网络的构建和训练
❖ 构建网络 ❖ 设置训练样本 待聚类样本 ❖ 观察训练前网络的状态 ❖ 根据样本进行训练
排序阶段 粗调 调整阶段 细调
❖ 观察训练后网络的状态
例九：一维SOFM网络设计
❖ 输入为二维向量,神经元分布为一维 ❖ 将二维空间的特征映射到一维拓扑结构 ❖ 步骤
* IW 1 ,1 ( q 1 )
若分类不正确：
修正第 i个神经元的权值更远离
该样本
i i － ( p ( q ) i ) * IW 1,1 ( q )
* IW 1 ,1 ( q 1 )
* IW 1 ,1 ( q 1 )

神经网络方法-PPT课件精选全文完整版

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信号和导师信号构成，分别对应网络的输入层和输出层。输
入层信号 INPi (i 1,根2,3据) 多传感器对标准试验火和各种环境条件
下的测试信号经预处理整合后确定，导师信号
Tk (k 1,2)
即上述已知条件下定义的明火和阴燃火判决结果，由此我们
确定了54个训练模式对，判决表1为其中的示例。
15
基于神经网络的融合算法
11
局部决策
局部决策采用单传感器探测的分析算法，如速率持续 法，即通过检测信号的变化速率是否持续超过一定数值来 判别火情。 设采样信号原始序列为
X(n) x1 (n), x2 (n), x3 (n)
式中，xi (n) (i 1,2,3) 分别为温度、烟雾和温度采样信号。
12
局部决策
定义一累加函数 ai (m为) 多次累加相邻采样值 的xi (差n) 值之和
样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过
自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。
第二，具有联想存储功能。人的大脑是具有联想功能的。用人
工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有容错性。神经网络可以从不完善的数据图形进行学
习和作出决定。由于知识存在于整个系统而不是一个存储单元
中，一些结点不参与运算，对整个系统性能不会产生重大影响。
18
仿真结果
19
仿真结果
20
2
7.2 人工神经元模型—神经组织的基本特征
3
7.2 人工神经元模型—MP模型
从全局看，多个神经元构成一个网络，因此神经元模型的定义 要考虑整体，包含如下要素： （1）对单个人工神经元给出某种形式定义； （2）决定网络中神经元的数量及彼此间的联结方式； （3）元与元之间的联结强度（加权值）。

神经网络

神经网络
人工神经网络
Artificial Neural Networks
小组成员徐渊\孙鹏\张倩\ 武首航：
目录
第一节：神经网络简介 第二节：神经网络基本模型 第三节：传播算法（BP） 第四节：遗传算法 第五节：模糊神经网络（FNN） 第六节：Hopfield网络模型 第七节：随机型神经网络 第八节：自组织神经网络
网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学 模型、数学模型等。
（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体
的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括 网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神 经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功 能、构作专家系统、制成机器人等等。
1, vi = 0, ui > 0 ui ≤ 0
如果把阈值θi看作为一个特殊的权值，则可改写为:
v
i
=
f (
∑
n
w
其中，w0i＝-θi，v0＝1 为用连续型的函数表达神经元的非线性变换 能力，常采用s型函数: 1
j = 0
ji
v
j
)
f (u
i
) =
学习该网络一般选用HUBB学习规则。归结为神经元连接权的变化，表示 为： Δwij＝αuivj若第i和第j个神经元同时处于兴奋状态，则它们之 间的连接应当加强
DALIAN UNIVERSITY
系统辨识
技术讲座
4
wij ——代表神经元i与神经元j之间的连接强度(模拟生物神经元之间突触连接 强度)，称之为连接权； ui——代表神经元i的活跃值，即神经元状态； vj——代表神经元j的输出，即是神经元i的一个输入； θi——代表神经元i的阈值。 函数f表达了神经元的输入输出特性。在MP模型中，f定义为阶跃函数：

竞争型神经网络与自组织神经网络

竞争型神经网络与自组织神经网络

竞争型神经网络是基于无监督学习的神经网络的一种重要类型，作为基本的网络形式，构成了其他一些具有组织能力的网络，如学习向量量化网络、自组织映射网络、自适应共振理论网络等。

与其它类型的神经网络和学习规则相比，竞争型神经网络具有结构简单、学习算法简便、运算速度快等特点。

竞争型神经网络模拟生物神经网络系统依靠神经元之间的兴奋、协调与抑制、竞争的方式进行信息处理。

一个竞争神经网络可以解释为：在这个神经网络中，当一个神经元兴奋后，会通过它的分支对其他神经元产生抑制，从而使神经元之间出现竞争。

当多个神经元受到抑制，兴奋最强的神经细胞“战胜”了其它神经元的抑制作用脱颖而出，成为竞争的胜利者，这时兴奋最强的神经元的净输入被设定为 1，所有其他的神经元的净输入被设定为 0，也就是所谓的“成者为王，败者为寇”。

一般说来，竞争神经网络包含两类状态变量：短期记忆变元（STM）和长期记忆变元（LTM）。

STM 描述了快速变化的神经元动力学行为，而 LTM 描述了无监督的神经细胞突触的缓慢行为。

因为人类的记忆有长期记忆（LTM）和短期记忆（STM）之分，因此包含长时和短时记忆的竞争神经网络在理论研究和工程应用中受到广泛关注。

竞争性神经网络模型图自组织特征映射神经网络（简称SOM），是由输入层和输出层组成的单层神经网络，主要用于对输入向量进行区域分类。

SOM是一种无导师聚类，能将一维输入模式在输出层映射成二维离散图形，此图形分布在网格中，网格大小由m*n 表示，并保持其拓扑结构不变，从而使有相似特征的神经元彼此靠近，不同特征的神经元彼此远离，最终实现区分识别样品的目的。

SOM 通过学习输入向量的分布情况和拓扑结构，靠多个神经元的协同作用来完成模式分类。

当神经网络接受外界输入模式时，神经网络就会将其分布在不同的对应区域，并且记忆各区域对输入模式的不同响应特征，使各神经元形成有序的空间分布。

当输入不同的样品光谱时，网络中的神经元便随机兴奋，经过SOM 训练后神经元在输出层有序排列，作用相近的神经元相互靠近，作用不同的神经元相互远离。

神经网络ppt课件

神经网络ppt课件
神经元层次模型 组合式模型 网络层次模型 神经系统层次模型 智能型模型
通常，人们较多地考虑神经网络的互连结构。本 节将按照神经网络连接模式，对神经网络的几种 典型结构分别进行介绍
12
2.2.1 单层感知器网络
单层感知器是最早使用的，也是最简单的神经 网络结构，由一个或多个线性阈值单元组成
这种神经网络的输入层不仅 接受外界的输入信号，同时 接受网络自身的输出信号。 输出反馈信号可以是原始输 出信号，也可以是经过转化 的输出信号；可以是本时刻 的输出信号，也可以是经过 一定延迟的输出信号
此种网络经常用于系统控制、 实时信号处理等需要根据系 统当前状态进行调节的场合
x1
…… …… ……
…… yi …… …… …… …… xi
再励学习
再励学习是介于上述两者之间的一种学习方法
19
2.3.2 学习规则
Hebb学习规则
这个规则是由Donald Hebb在1949年提出的 他的基本规则可以简单归纳为：如果处理单元从另一个处
理单元接受到一个输入，并且如果两个单元都处于高度活 动状态，这时两单元间的连接权重就要被加强 Hebb学习规则是一种没有指导的学习方法，它只根据神经 元连接间的激活水平改变权重，因此这种方法又称为相关 学习或并联学习
9
2.1.2 研究进展
重要学术会议
International Joint Conference on Neural Networks
IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics
World Congress on Computational Intelligence
复兴发展时期 1980s至1990s

自组织神经网络

自组织神经网络
11
自组织特征映射（SOFM）模型
自组织特征映射模型也称为Kohonen网络．或者称为Selforganizing map，由芬兰学者Teuvo Kohonen于1981年提 出。该网络是一个由全互连的神经元阵列形成的无教师自组 织自学习网络。Kohonen认为，处于空间中不同区域的神经 元有不同的分工，当一个神经网络接受外界输入模式时，将 会分为不同的反应区域，各区域对输入模式具有不同的响应 特征。
对这种竞争学习算法进行的模式分类，有时依赖于初始的 权值以及输入样本的次序。要得到较好的训练结果，例如图所 示的模式分类，网络应将其按Hamming距离分为三类。
9
竞争学习网络特征
假如竞争层的初始权值都是相 同的，那么竞争分类的结果 是：首先训练的模式属于类 1，由竞争单元1表示；随后训 练的模式如果不属于类1，它 就使竞争单元2表示类2；剩下 的不属于前两类的模式使单元3 获胜，为类3。假如不改变初始 权值分布，只改变模式的训练顺 序，这可能使竞争层单元对模式影响分类响应不一样，此时获胜 的竞争单元1有可能代表类2或3，这种顺序上的不一样会造成分 类学习很不稳定，会出现对同一输入模式在不同的迭代时有不同 的响应单元，分类结果就产生振荡。
10
竞争学习网络特征
竞争学习网络所实现的模式分类情况与典型的BP网络分类有 所不同。BP网络分类学习必须预先知道将输入模式分为几个类别， 而竞争网络将给定的模式分为几类预先并不知道，只有在学习后 才能确定。
竞争学习网络也存在一些局限性： （1）只用部分输入模式训练网络，当用一个明显不同的新 的输入模式进行分类时，网络的分类能力可能会降 低，甚至无法对其进行分类，这是由于竞争学习网络 采用的是非推理方式调节权值。 （2）竞争学习对模式变换不具备冗余性，其分类不是大 小、位移、旋转不变的，从结构上也不支持大小、 位移、旋转不变的分类模式。因此在使用上通常利用 竞争学习的无监督性，将其包含在其它网络中。

自组织神经网络

自组织神经网络
详细描述
自组织神经网络通常包含大量的神经元和参数，这使得训练过程变得非常耗时。传统的 优化算法往往需要长时间的迭代才能找到最优解，这限制了自组织神经网络的应用范围。
泛化能力不足
总结词
自组织神经网络的泛化能力不足是另一个挑 战，这主要是由于其容易过拟合训练数据。
详细描述
由于自组织神经网络具有强大的拟合能力， 它很容易过拟合训练数据，导致对测试数据 的泛化能力下降。这限制了自组织神经网络 在实际问题中的应用效果。
缺乏有效的学习规则
总结词
目前自组织神经网络缺乏有效的学习规则， 这限制了其自适应能力和进化速度。
详细描述
自组织神经网络的学习规则决定了其结构和 参数的调整方式，但目前大多数学习规则的 效果并不理想。如何设计更有效的学习规则 ，以提高自组织神经网络的自适应能力和进
化速度，是当前研究的重点之一。
未来发展方向与趋势
K-均值聚类算法
总结词
K-均值聚类算法是一种无监督的机器学 习算法，用于将输入数据划分为K个聚类 。
VS
详细描述
K-均值聚类算法通过迭代的方式将输入数 据划分为K个聚类，每个聚类由其质心表 示。算法通过计算每个数据点到各个质心 的距离，将数据点划分到最近的质心所在 的聚类中，并更新质心位置。K-均值聚类 算法具有简单、高效的特点，广泛应用于 数据挖掘、图像分割和机器视觉等领域。
自适应共振理论模型
总结词
自适应共振理论模型是一种基于自适应滤波原理的神经网络模型，能够自适应地学习和识别输入数据 中的模式。
详细描述
自适应共振理论模型通过调整神经元之间的连接权重，使得神经网络能够自适应地跟踪和识别输入数 据中的模式。该模型具有较强的鲁棒性和适应性，能够处理噪声和异常值，广泛应用于信号处理、语 音识别和自然语言处理等领域。

神经网络的特点分析

神经网络的特点分析

神经网络的特点分析神经网络的特点分析（1）神经网络的一般特点作为一种正在兴起的新型技术神经网络有着自己的优势，他的主要特点如下：①由于神经网络模仿人的大脑，采用自适应算法。

使它较之专家系统的固定的推理方式及传统计算机的指令程序方式更能够适应化环境的变化。

总结规律，完成某种运算、推理、识别及控制任务。

因而它具有更高的智能水平，更接近人的大脑。

②较强的容错能力，使神经网络能够和人工视觉系统一样，根据对象的主要特征去识别对象。

③自学习、自组织功能及归纳能力。

以上三个特点是神经网络能够对不确定的、非结构化的信息及图像进行识别处理。

石油勘探中的大量信息就具有这种性质。

因而，人工神经网络是十分适合石油勘探的信息处理的。

（2）自组织神经网络的特点自组织特征映射神经网络作为神经网络的一种，既有神经网络的通用的上面所述的三个主要的特点又有自己的特色。

①自组织神经网络共分两层即输入层和输出层。

②采用竞争学记机制，胜者为王，但是同时近邻也享有特权，可以跟着竞争获胜的神经元一起调整权值，从而使得结果更加光滑，不想前面的那样粗糙。

③这一网络同时考虑拓扑结构的问题，即他不仅仅是对输入数据本身的分析，更考虑到数据的拓扑机构。

权值调整的过程中和最后的结果输出都考虑了这些，使得相似的神经元在相邻的位置，从而实现了与人脑类似的大脑分区响应处理不同类型的信号的功能。

④采用无导师学记机制，不需要教师信号，直接进行分类操作，使得网络的适应性更强，应用更加的广泛，尤其是那些对于现在的人来说结果还是未知的数据的分类。

顽强的生命力使得神经网络的应用范围大大加大。

1.1.3自组织神经网络相对传统方法的优点自组织特征映射神经网络的固有特点决定了神经网络相对传统方法的优点:（1）自组织特性，减少人为的干预，减少人的建模工作，这一点对于数学模型不清楚的物探数据处理尤为重要，减少不精确的甚至存在错误的模型给结果带来的负面影响。

（2）强大的自适应能力大大减少了工作人员的编程工作，使得被解放出来的处理人员有更多的精力去考虑参数的调整对结果的影响。

自组织神经网络

自组织神经网络

自组织网络在竞争层神经元之间的连 线，它们是模拟生物神经网络层内神经元 相互抑制现象的权值，这类抑制性权值满 足一定的分布关系，如距离近的抑制强， 距离远的抑制弱。
这种权值（或说侧抑制关系）一般是 固定的，训练过程中不需要调整，在各类 自组织网络拓朴图中一般予以省略。（不 省略时，也只看成抑制关系的表示，不作 为网络权来训练）。
最强的抑制关系是竞争获胜者“惟我独兴”，不允许其它神经元兴 奋，这种抑制方式也称为胜者为王。
4.1.1.4 向量归一化 不同的向量有长短和方向区别，向量归一化的目的是将向量变成方向
不变长度为1的单位向量。单位向量进行比较时，只需比较向量的夹角。
X向量的归一化： Xˆ X [ x1
X
n
x2j
j
x2 xn ]T
当 j j* 时，对应神经无的权值得不到调整，其实质是“胜者”对它们 进行了强测抑制，不允许它们兴奋。
应注意，归一化后的权向量经过调整后得到的新向量不再是单位向 量，需要重新归一化。步骤（3）完成后回到步骤（1）继续训练，直到 学习率 衰减到零。
4.2自组织特征映射（SOM）神经网络
4.2.1SOM网络的生物学基础
若25个神经元排列成5×5二维格栅拓扑结构,第13神经的指定优胜域 半径的区域内神经元为:
d=1
d=2
（7）令t=t+1,返回步骤（2）
（8）结束检查 判断η(t)是否衰减到某预定精度或判断t=T.
Kohonen学习算 法程序流程
4.2.4 SOM网络的功能 SOM网络的功能特点之一是：保序映射，即能将输入 空间的样本模式类有序地映射在输出层上。
若输入模式未归一化，可计算欧式距离，找出距离最小的为获胜节点。
（4）调整权值 以j*为中心，对优胜域Nj*(t)内的所有节点调整权值：

自组织神经网络概述(PPT 70页)

自组织神经网络概述(PPT 70页)

x1
4
-32 -180
5
11 -180
w1
6 7
24 -180 24 -130
8
34 -130
w2
9
34 -100
10
44 -100
11
40.5 -100
12
40.5 -90
13
43 -90
14
43 -81
15
47.5 -81
16
42
-81
x2
x4
9
34 -100
10
44 -100
11
40.5 -100
12
40.5 -90
13
43 -90
14
43 -81
15
47.5 -81
16
42
-81
w2
x2
x4
17
42 -80.5
18
43.5 -80.5
19
43.5 -75
20
48.5 -75
x5
训练 次数
40.5 -100
12
40.5 -90
13
43 -90
14
43 -81
15
47.5 -81
16
42
-81
w2
x2
x4
17
42 -80.5
18
43.5 -80.5
19
43.5 -75
20
48.5 -75
4.2自组织特征映射神经网络 （Self-Organizing feature Map）
第四章 自组织神经网络
4.1竞争学习的概念与原理 4.2自组织特征映射神经网络
第四章 自组织神经网络

《循环神经网络》课件

《循环神经网络》课件
线性激活函数, 通常为logistic函数或tanh函数；为状态-状态权重矩阵；为状态输入权重矩阵；为偏置。式（8-1）和式（8-2）也经常直接写为:
ht f (Uht 1 Wxt b)
(8-3)
5 of 31
8.1 循环神经网络的工作原理
第八章 循环神经网络
2. 循环神经网络的基本工作原理
第八章 循环神经网络
4. 循环神经网络的梯度计算
BPTT算法将循环神经网络看作是一个展开的多层前馈网络, 其中“每一层”对应
循环网络中的“每个时刻”。这样, 循环神经网络就可以按照前馈网络中的反向传播
算法进行参数梯度计算。在“展开”的前馈网络中, 所有层的参数是共享的, 因此参数
的真实梯度是所有“展开层”的参数梯度之和, 其误差反向传播示意图如图所示。
yt-1
yt
g
V=[why]
ht-1
f
U=[wh,h-1]
பைடு நூலகம்
ht
zt
W=[wxh]
xt-1
xt
t-1
t
8 of 31
前向计算示意图
8.1 循环神经网络的工作原理
第八章 循环神经网络
给定计算t时刻的输入_x001A__x001B__x001B_求网络的输出
_x001A__x001B__x001B_。输入_x001A__x001B__x001B_与权
=g (Vf ( Wxt Uf ( Wxt 1 Uf ( Wxt 2 Uf ( Wxt 3 ) bt 2 ) bt 1 ) bt ))
6 of 31
8.1 循环神经网络的工作原理
第八章 循环神经网络
3. 循环神经网络的前向计算

人工神经网络8ART神经网络ppt课件

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络 运
G1=1。G1为1时允许输入模式直接从C层输出，并向前传至R 层，与
行 原
R 层节点对应的所有内星向量Bj 进行匹配计算：
理
n
net j
B
T j
X
bij xi
j=1,2,…，m
选择具有最大匹配度(即具有最i大1 点积)的竞争获胜节点：
net j*
max j
{net
j
}
使获胜节点输出
r j
*
=1，其它节点输出为0。
要点简介
1. 研究背景
2. 学习规则 3. ART神经网络结构 4. ART神经网络学习规则
1
研究背景
▪ 1969年，美国学者格诺斯博格(Grossberg)和卡普特
尔(Carperter)提出了自适应共振理论(ART)模型。
研究背景
▪ ART是一种自组织神经网络结构，是无教师的学
习网络。当在神经网络和环境有交互作用时，对 环境信息的编码会自发地在神经网中产生，则认 为神经网络在进行自组织活动。ART就是这样一 种能自组织地产生对环境认识编码的神经网络理 论模型。
▪ ART1用于处理二进制输入的信息； ▪ ART2用于处理二进制和模拟信息这两种输人； ▪ ART3用于进行分级搜索。 ▪ ART理论可以用于语音、视觉、嗅觉和字符识别
等领域。
ART模型的结构
▪ ART模型来源于Helmboltz无意识推理学说的竞争
学习网络交互模型。这个模型如图所示。 竞争层
输入层
结 构
c1
ci
cn
……
G1
x1
xI
xn
(1)C层结构
该层有n个节点，每个节点接受来自3

自组织映射知识

自组织映射知识

自组织映射（self-organizing feature mapping）自组织神经网络SOM（self-organization mapping net）是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。

自组织映射网络理论最早是由芬兰赫尔辛基理工大学Kohen于1981年提出的。

此后，伴随着神经网络在20世纪80年代中后期的迅速发展，自组织映射理论及其应用也有了长足的进步。

它是一种无指导的聚类方法。

它模拟人脑中处于不同区域的神经细胞分工不同的特点，即不同区域具有不同的响应特征，而且这一过程是自动完成的。

自组织映射网络通过寻找最优参考矢量集合来对输入模式集合进行分类。

每个参考矢量为一输出单元对应的连接权向量。

与传统的模式聚类方法相比，它所形成的聚类中心能映射到一个曲面或平面上，而保持拓扑结构不变。

对于未知聚类中心的判别问题可以用自组织映射来实现。

[1]自组织神经网络是神经网络最富有魅力的研究领域之一，它能够通过其输入样本学会检测其规律性和输入样本相互之间的关系，并且根据这些输入样本的信息自适应调整网络，使网络以后的响应与输入样本相适应。

竞争型神经网络的神经元通过输入信息能够识别成组的相似输入向量；自组织映射神经网络通过学习同样能够识别成组的相似输入向量，使那些网络层中彼此靠得很近的神经元对相似的输入向量产生响应。

与竞争型神经网络不同的是，自组织映射神经网络不但能学习输入向量的分布情况，还可以学习输入向量的拓扑结构，其单个神经元对模式分类不起决定性作用，而要靠多个神经元的协同作用才能完成模式分类。

学习向量量化LVQ（learning vector quantization）是一种用于训练竞争层的有监督学习（supervised learning）方法。

竞争层神经网络可以自动学习对输入向量模式的分类，但是竞争层进行的分类只取决于输入向量之间的距离，当两个输入向量非常接近时，竞争层就可能把它们归为一类。

基于数据挖掘的高职院校评价体系的研究与实践

基于数据挖掘的高职院校评价体系的研究与实践

摘 要 ：指标体系的设计是高职院校评价的核心，目前国 内 对 高职院 校 评 价 体 系 的 研 究 集 中 在 理 论 和 政 策 方 面 ，实证与 模型研究较少。文章在前人研究的基础上，提 出 构 建 高 职 院 校 质 量 评 价 指 标 体 系 的 1 5 个 关 键 点 。 以全国首批丨9 7 所 “双高计划”入选学校为样本，使 用 基 于 S0 M 神经网络的数据挖掘模型探索指标聚类关系，提 出 一 套 包 含 5 yjV 一 级指标 的评价体系，并以此为依据进行分类组合，验证了分别归属于不同类的指标组合能得 到 更 好 的 聚 类 效 果 ，筛选出合适的 指标用以指导进一步的研究工作。 关 键 词 ：数据挖掘;S0 M;神 经 网 络 ；高职教育
ZHAO Xi, LI Shuang
(Guangdong Polytechnic of Science and Technology, Zhuhai 519090, China)
A b stract：The design of the index system is the core in the evaluation of higher vocational colleges. The current domestic research on higher vocational evaluation system focuses on theories and policies. There are few empirical and model studies. On the basis of previous studies, 15 key points are proposed to construct the quality evaluation index system of higher vocational colleges. The article also takes the first batch of 197 colleges selected in the '*Double High Plan" as a sample, uses a data mining model based
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X1
-0.5 -0.5 0.5 -0.5 0.5 0.5 0.5
H2 H3
Y1
X2
Ym 0.5 -0.5 -0.5
H4
Randomly set up the weights of Wih & Whj
0.5
The example of CPN
Sol: Phase I (1) 代入X=[-1,-1] T=[0,1] net1 =[-1-(-0.5)]2 + [-1-(-0.5)]2 = (-0.52) + (-0.52) = 0.5 net2 =[-1-(-0.5)]2 + [ -1-(0.5)]2 = (-0.52) + ( -1.52) = 2.5 net3 = 2.5 net4 = 4.5 ∴ net 1 has minimum distance and the winner is h* = 1 (2) Update weights of Wih* △W11 = (0.5) [-1-(-0.5)] = -0.25 △W21 = (0.5) [-1-(-0.5)] = -0.25 ∴ W11 = △W11 + W11 = -0.75, W21 = △W21 + W21 = -0.75
自组织特征映射网络的学习算法
o1 W1○
„
ok
„
ol
o1 W1○
„
ok
„
ol
Wk○
Wl
○
yj*
„
Wk○
Wl
○
„
y1○ V1
y2○
„
○ym
Vm
y1○ V1
y2○
„
y j*
○ym
Vm
○
x1
„
○
xi
„
○
xn
○
x1
„
○
xi
„
○
xn
(a)竞争产生获胜节点
(b)获胜节点外星向量决定输出
SOM学习过程的图形表示
n
dj
(x w )
i 1 i ij
2
自组织特征映射网络的学习算法
自组织特征映射学习算法步骤
– (1) 网络初始化
用随机数设定输入层和映射层之间权值的初始值.
– (2) 输入向量
把输入向量输入给输入层.
– (3) 计算映射层的权值向量和输入向量的距离
映射层的神经元和输入向量的距离，按下式给出:
因为输入矢量的模已被单位化为1，所以内星的加权输入 和等于输入矢量p1和p2之间夹角的余弦.
根据不同的情况，内星的加权输入和可分为如下几种情况： 1) p2等于p1，即有θ12＝0，此时，内星加权输入和为1； 2) p2不等于p1，内星加权输入和为0； 3) 当p2＝-p1，即θ12＝180°时，内星加权输入和达到最 小值-1。
Introduction
Input layer : X=[X1, X2, …….Xn] Hidden layer: also called Cluster layer, H=[H1, H2, …….Hn] Output layer: Y=[Y1, Y2, ……Ym] Weights : From InputHidden: Wih , From HiddenOutput : Whj Transfer function: uses linear type
自组织特征映射网络的学习算法
设输入层、Kohonen 层及 Grossberg 层分别为 2、2 及 1 个节点的 CPN 网络架构，如下图所示，其中，W、C 代表 2 个输入（体重、 血糖浓度），O 代表输出（胰岛素补充量）；假设当体重为 45 且血 糖浓度为 180，则补充量为 3，另外当体重为 90 且血糖浓度为 240， 则补充量为 6.
(3)Adjust the weights that connected to the winner node in hidden layer with △Wih* ＝ η1(Xi - Wih* ) Phase II: (Grossberg supervised learning） • Some as (1)& (2)of phase I • Let the link connected to the winner node to output node is set as 1 and the other are set to 0. • Adjust the weights using △Wij ＝ η2‧δ‧Hh
与内星不同，外星联接强度的变化Δw是与输入矢量P成正 比的.这意味着当输入矢量被保持高值，比如接近1时，每 个权值wij将趋于输出ai值，若pj＝1，则外星使权值产生输 出矢量. 当输入矢量pj为0时，网络权值得不到任何学习与修正.
科荷伦学习规则 科荷伦现在来考虑当不同的输入矢量p1和p2分别出现在同一内星 时的情况. 首先，为了训练的需要，必须将每一输入矢量都进行单 位归一化处理.
当第一个矢量p1输入给内星后，网络经过训练，最终达到 W ＝ (p1)T. 此后，给内星输入另一个输入矢量 p2 ，此时内 星的加权输入和为新矢量p2与已学习过矢量p1的点积，即：
(1) W = 45, C = 180，则选择 R1 (输出为1)，输出值 O = 3 (2) W = 90, C = 240，则选择 R2 (输出为1) ，输出值 O = 6.
The example of CPN
• Ex：Use CPN to solve XOR problem
H1
-0.5
X1 X2 T1 T2 -1 -1 1 1 -1 1 -1 1 0 1 1 0 1 0 0 1
内星学习规则 实现内星输入／输出转换的激活函数是硬限制函数. 可以通过内星及其学习规则来训练某一神经元节点只 响应特定的输入矢量P，它是借助于调节网络权矢量W 近似于输入矢量P来实现的.
单内星中对权值修正的格劳斯贝格内星学习规则为： (1) 由(1)式可见，内星神经元联接强度的变化Δw1j是与输出 成正比的。如果内星输出 a 被某一外部方式而维护高值 时，那么通过不断反复地学习，权值将能够逐渐趋近于 输入矢量pj的值，并趋使Δw1j 逐渐减少，直至最终达到 w1j ＝ pj ，从而使内星权矢量学习了输入矢量 P，达到了 用内星来识别一个矢量的目的 . 另一方面，如果内星输 出保持为低值时，网络权矢量被学习的可能性较小，甚 至不能被学习.
dj
(x w )
i 1 i ij
n
2
自组织特征映射网络的学习算法
– (4) 选择与权值向量的距离最小的神经元 计算并选择使输入向量和权值向量的距离最小的神经元，把 其称为胜出神经元并记为 j ，并给出其邻接神经元集合. – (5)调整权值 胜出神经元和位于其邻接神经元的权值，按下式更新：
自组织特征映射神经网络结构
竞争层 输入层
SOM神经网络立体示意图
自组织特征映射网络的学习算法
自组织特征映射学习算法原理
– Kohonen自组织特征映射算法，能够自动找出输入数据 之间的类似度，将相似的输入在网络上就近配置. 因此 是一种可以构成对输入数据有选择地给予响应的网络.
类似度准则
– 欧氏距离:
科荷伦学习规则实际上是内星学习规则的一个特例，但 它比采用内星规则进行网络设计要节省更多的学习，因 而常常用来替代内星学习规则.
CPN 思想
Counter Propagation Network(CPN)
－ Robert Hecht-Nielson 在1987年提出了对传网. CPN为异构网： – Kohonen, 1981年提出的Self-organization map • SOM——Kohonen层 – Grossberg, 1969年提出的Outstar——Grossberg层 让网络的隐藏层执行无导师学习，是解决多级网络训练的另一个思路.
由此可见，对于一个已训练过的内星网络，当输入端再次 出现该学习过的输入矢量时，内星产生1的加权输入和； 而与学习过的矢量不相同的输入出现时，所产生的加权输 入和总是小于1. 当多个相似输入矢量输入内星，最终的训练结果是使网 络的权矢量趋向于相似输入矢量的平均值.
外星学习规则 外星网络的激活函数是线性函数，它被用来学习回忆一 个矢量，其网络输入P也可以是另一个神经元模型的输出. 外星被训练来在一层s个线性神经元的输出端产生一个特 别的矢量A. 对于一个外星，其学习规则为：
内星可以被训练来识别矢量； 外星可以被训练来产生矢量.
CPN算法基础
图1 格劳斯贝格内星模型图
内星是通过联接权矢量W接受一组输入信号P
CPN算法基础
图2 格劳斯贝格外星模型图
外星则是通过联接权矢量向外输出一组信号A. 它们之所以被称为内星和外星，主要是因为其网络的 结构像星形，且内星的信号流向星的内部；而外星的 信号流向星的外部.
由芬兰学者Teuvo Kohonen于1981年提出
I’m Teuvo Kohonen
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 .
自组织特征映射神经网络结构 竞争层
输入层
SOM神经网络结构
自组织特征映射神经网络结构
输入层
竞争层
SOM神经网络平面示意图
2

2
)
– 由邻域函数可以看到，以获胜神经元为中心设定了一 个邻域半径，称为胜出邻域 . 学习初期，胜出神经元 和其附近的神经元全部接近当时的输入向量，形成粗 略的映射. 2 随着学习的进行而减小，胜出邻域变窄， 胜出神经元附近的神经元数变少.因此，学习方法是一 种从粗调整向微调整变化，最终达到预定目标的过程.
监督式学习
• 依分类的结果建立输入-输出映射表（look-up table） • 依Grossberg 学习法调整隐层优胜神经元的连接向量， 使之能正确的投射到配对（input-output pair）的输出向 量 Y 上.