算法：自组织映射是基于拓扑表示法的数据降维技术。 链接：https://github.com/alexarnimueller/som
文章目录 百度百科版本 自组织神经网络SOM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。...查看详情 维基百科版本 自组织映射（SOM）或自组织特征映射（SOFM）是一种类型的人工神经网络（ANN），其使用已训练的无监督学习以产生低维（通常为二维），离散的表示训练样本的输入空间，称为地图，因此是一种减少维数的方法...自组织映射与其他人工神经网络不同，因为它们应用竞争学习而不是纠错学习（例如具有梯度下降的反向传播）），从某种意义上说，他们使用邻域函数来保留输入空间的拓扑属性。
输出层神经元的数量与训练集样本的类别数相关。不清楚类别数，尽可能多设置节点数。分类过细可适当减少输出节点，减少从未更新权值的死节点。
来源：知乎—孙佳伟 地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/73534694 01 SOM介绍 自组织映射(Self-organizing map, SOM)通过学习输入空间中的数据...，生成一个低维、离散的映射(Map)，从某种程度上也可看成一种降维算法。...维持输入空间的拓扑结构：意味着 二维映射包含了数据点之间的相对距离。输入空间中相邻的样本会被映射到相邻的输出神经元。...因此，SOM形成语义映射，其中相似的样本被映射得彼此靠近，不同的样本被分隔开。这可以通过U-Matrix来可视化 解释二：另一种方法是将神经元权重视为输入空间的指针。它们形成对训练样本分布的离散近似。...逼近输入空间的过程 16 总结 本篇介绍了SOM算法的基本理论，另外还有一篇关于SOM具体的应用方法以及效果，有详细的案例和代码。
自组织映射神经网络 自组织映射神经网络（Self-Organizing Map,SOM）是无监督学习方法中一类重要方法，可以用作聚类，高维可视化，数据压缩，特征提取等等。亦称Kohonen网络。...自组织映射神经网络本质是两层神经网络，包含输入层和输出层。输入层模接受外界信息输入，输出层神经元个数通常是聚类的个数，代表每一个需要聚成的类。...自组织映射神经网络的输出节点是有拓扑关系的，这个拓扑关系依据需求确定。 假设输入空间是D维，输入模式为 ? ，输入单元i和神经元j之间在计算层的连接权重为 ? ，其中N是神经元的总数。...自组织映射神经网络的自组织学习过程可以归纳为以下几个子过程。 初始化，所有连接权重都用小的随机值进行初始化。...迭代，继续回到步骤2，直到特征映射区域稳定。 迭代结束之后，每个样本所激活的神经元就是它所对应的类别。
p=18726 _自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data\[, c(3,4,5,8)\] ＃将带有训练数据的数据框更改为矩阵...将聚类映射回原始样本 当按照上面的代码示例应用聚类算法时，会将聚类分配给 SOM映射上的每个 节点，而不是 数据集中的原始 样本。...结论 自组织映射（SOM）是数据科学中的一个强大工具。优势包括： 发现客户细分资料的直观方法。 相对简单的算法，易于向非数据科学家解释结果 可以将新的数据点映射到经过训练的模型以进行预测。...---- 本文摘选《R语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分》
p=18726 自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。...SOM算法 从样本数据集生成SOM的算法可总结如下： 选择地图的大小和类型。形状可以是六边形或正方形，具体取决于所需节点的形状。通常，最好使用六边形网格，因为每个节点都具有6个近邻 。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集（行是样本，列是变量 # 在这里，我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] ＃...将聚类映射回原始样本 当按照上面的代码示例应用聚类算法时，会将聚类分配给 SOM映射上的每个 节点，而不是 数据集中的原始 样本。...结论 自组织映射（SOM）是数据科学中的一个强大工具。优势包括： 发现客户细分资料的直观方法。 相对简单的算法，易于向非数据科学家解释结果 可以将新的数据点映射到经过训练的模型以进行预测。
https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651403 ——————————————————————————— SOM自组织映射神经网络模型...一、SOM模型定义与优劣 自组织映射 ( Self Organization Map, SOM )神经网络是较为广泛应用于聚类的神经网络，它是由 Kohonen提出的一种无监督学习的神经元网络模型。...SOM模型的特征映射是一种有序的映射，因此它适合于进行特征提取和特征变换。...答：SOM，自组织映射网络是可以进行训练的，可以先用数据训练模型，然后验证其他数据。...blog.csdn.net/u013524655/article/details/40893191 ———————————————————————————————————————— 可参考以下文献： 1、自组织映射神经网络
可得一个矩阵对数字的映射如下: (0, 0) -> 0 (0, 1) -> 1 ... (1, 0) -> 4 ... (3 ,3) -> 15 共16种情况。 易得A的位置为 x / 4。...有了这一些基本知识，就能以比较有趣的方式解答一些算法问题了（比如皇后问题）。
算法基础 EIE（Efficient Inference Engine）的算法基础是一种被称为Deep Compression的神经网络压缩算法。...该PE如何映射运算将在后续章节[算法映射]中表述。 CSC编码器 PE运算产生的结果并不是CSC方法表示。...算法映射 矩阵-向量乘法 原论文中以4个PE为一组，计算矩阵乘法。输入权值和输入数据以下图为例： ? 矩阵乘法计算的目标为： ? 上图中，有a=8、b=8。...EIE映射算法的原理如下图所示，综合考虑输入数据和权值的稀疏性，将矩阵-向量乘法分解为多个向量相乘，当且仅当对应位置上的元素均不为0时才进行计算，因此可以减少很多0之间的运算。 ?...卷积映射 卷积映射在原论文中没有提到，一下为基于结构对映射卷积方式的猜测，其映射卷积的方式可能为将卷积拆分为多个矩阵乘法实现，如下图所示： ?
p=19077 导入 自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式。...该算法赋予SOM的关键特征：数据空间中接近的点在SOM中更接近。因此，SOM可能是表示数据中的空间聚类的好工具。 Kohonen映射类型 下面的示例将使用2015/16 NBA赛季的球员统计数据。...映射距离 当用绘制时 type = "dist.neighbours"，单元格将根据与它们最近的邻居的距离着色，这使我们可以直观地看到高维空间中不同要素之间的距离。...到目前为止，我们仅将三维数据映射到二维。...您可以在训练算法中对训练变量（NBA.training）与预测变量（NBA$Pos）进行加权。
p=18726 最近我们被客户要求撰写关于自组织映射神经网络（SOM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。...自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。...将聚类映射回原始样本 当按照上面的代码示例应用聚类算法时，会将聚类分配给 SOM映射上的每个 节点，而不是 数据集中的原始 样本。...结论 自组织映射（SOM）是数据科学中的一个强大工具。优势包括： 发现客户细分资料的直观方法。 相对简单的算法，易于向非数据科学家解释结果 可以将新的数据点映射到经过训练的模型以进行预测。...---- 本文摘选 《 R语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分 》 。 ----
它由Gerardo Beni和Jing Wang于1989年在细胞机器人系统的背景下引入，相关算法有蚁群优化、粒子群优化、进化算法等。...针对交通系统的相关应用，比如外卖派单，目前的落地AI算法也是预测型的。这样的系统需要收集大量的数据，进行全局规划，其中涉及的变量不计其数，包括订单信息、天气状况、交通路况、商家出餐速度等等。...在博士论文研究上，Gershenson第一次尝试了自组织系统的应用。他模拟鸟群的自组织例子，尝试让成排的汽车像鸟一样聚集。...之所以说“自组织”，是因为不同十字路口的交通灯之间并没有进行直接交流。 自组织交通灯与传统的“控制系统”不同，因为后者的核心是：控制事情在何时何地准时发生。...目前，他们已经在多个公共交通系统（包括火车、地铁、公交等）进行“自组织”的模拟，发现：比起主要功能为预测的控制系统，自组织系统的效率明显更高。
p=19077 自组织映射 （SOM）是一种工具，通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式，在高维结构中显示有意义的模式 。...该算法赋予SOM的关键特征：数据空间中接近的点在SOM中更接近。因此，SOM可能是表示数据中的空间聚类的好工具。...到目前为止，我们仅将三维数据映射到二维。...您可以在训练算法中对训练变量（NBA.training）与预测变量（NBA$Pos）进行加权。...levels(NBA$Pos))] # 设置alpha以最大的预测置信度标准化max.conf <- apply(NBA.SOM4$codes$Y, 1, max) 本文选自《R语言中的SOM(自组织映射神经网络
image.png 一切皆是映射： ? image.png 哈希函数（Hash Function），也称为散列函数或杂凑函数。...哈希函数是一个公开函数，可以将任意长度的消息M映射成为一个长度较短且长度固定的值H（M），称H（M）为哈希值、散列值（Hash Value）、杂凑值或者消息摘要（Message Digest）。...它是一种单向密码体制，即一个从明文到密文的不可逆映射，只有加密过程，没有解密过程。 它的函数表达式为：h=H（m） 无论输入是什么数字格式、文件有多大，输出都是固定长度的比特串。...image.png Hash有哪些流行的算法? 目前流行的 Hash 算法包括 MD5、SHA-1 和 SHA-2。 MD4（RFC 1320）是 MIT 的 Ronald L....为了提高安全性，NIST 还设计出了 SHA-224、SHA-256、SHA-384，和 SHA-512 算法（统称为 SHA-2），跟 SHA-1 算法原理类似。SHA-3 相关算法也已被提出。
13 自组织协同网 赋能的组织观念呼唤着赋能型的组织结构。基于科层制结构、以管理为核心的传统公司架构，会演变为以赋能为关键词的创新平台。...中后台包括基础数据存储和技术平台阿里云，人工智能和机器学习引擎DTPAI（数据技术人工智能平台），代码、算法、模型的共创平台，项目管理和工程平台，以及应用层面的商业智能分析、调研、设计和开发应用平台等。...所有城市运营都建立在全球统一算法平台上，所有团队间的经验共享平台，以创始人为代表的强大文化鲜活地显现了我们总结的新型组织的特征
映射Map 将键映射到值的数据结构。Map不能包含重复的键; 每个键最多可以映射一个值。 Java中的Map是怎么实现的？ ? 我们通过查看Map的实现类，熟悉一下Map ? ?...//第四：默认为true，改变key所映射的值。第五个参数：默认为false，哈希表已经创建。
近年来大量的HDR内容需求催生着HDR制作方法的发展，也促进着反色调映射算法的发展。...由此，我们得到了一个可以完成反色调映射任务的网络。 研究背景 反色调映射的研究已经进行很久了，不过现有的方法大多数是非学习的传统方法，使用局部增强与全局增强相结合的方法，对不同区域进行非线性映射。...2017年11月发布的DrTMO方法采用CNN生成多个不同曝光度的图片，再使用现有的Merge算法完成合并，该方法针对亮度进行处理，但色域方面并未扩展，由于Merge算法较老，生成效果不稳定。...，因此我们选择使用生成对抗网络来完成反色调映射任务。...实验 数据使用HDR视频切片单帧图片，经过多个色调映射算法处理后选取效果最好的SDR图像与原生HDR图像组成数据集，训练使用的训练集包含2660对图像，测试集包含140对图像，实现采用TensorFlow
一个青年才俊的意外死亡：神经元与感知器 ---- 神经网络的鼻祖感知器的基本原理，其要点如下： 人工神经网络的神经元用传递函数对输入的线性加权进行非线性处理以产生输出； 感知器是一种二分类的监督学习算法...径向基网络的隐藏神经元使用径向基函数作为传递函数，常用的径向基函数是高斯函数； 径向基函数可以将低维空间上的线性不可分问题转化为高维空间上的线性可分问题； 使用高斯函数的径向基网络可以用 K 均值聚类算法结合递归最小二乘法进行训练...image 看不见的手：自组织特征映射 ---- 自组织特征映射的基本原理，其要点如下： 自组织映射是一类无监督学习的神经网络，模拟了生物神经系统的竞争性学习机制； 自组织映射能将任意维度的输入模式转换为一维或二维的离散映射...，得到的特征映射是拓扑有序的； 在拓扑映射中，输出神经元的空间位置对应了输入数据的模式或特征； 自组织映射网络的训练包括竞争过程、合作过程和自适应过程等几个主要步骤。...模糊神经网络 ---- 模糊神经网络的基本概念，其要点如下： 模糊神经网络是神经网络和模糊逻辑结合形成的混合智能系统； 模糊神经网络的输入信号、权重系数和输出信号全都是模糊集合； 模糊神经网络的主要学习算法包括基于水平集的方法和基于遗传算法的方法
映射就是 Mapping，它用来定义一个文档以及文档所包含的字段该如何被存储和索引。所以，它其实有点类似于关系型数据库中表的定义。 9.1 映射分类 动态映射 顾名思义，就是自动创建出来的映射。...es 根据存入的文档，自动分析出来文档中字段的类型以及存储方式，这种就是动态映射。 举一个简单例子，新建一个索引，然后查看索引信息： ?...image-20201106201219878 在创建好的索引信息中，可以看到，mappings 为空，这个 mappings 中保存的就是映射信息。...具体配置方式如下，创建索引时指定 mappings（这其实就是静态映射）： PUT blog { "mappings": { "dynamic":"strict", "properties...静态映射 略。 9.2 类型推断 es 中动态映射类型推断方式如下： ?
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