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。...SOM是一种无监督的人工神经网络。不同于一般神经网络基于损失函数的反向传递来训练，它运用竞争学习(competitive learning)策略,依靠神经元之间互相竞争逐步优化网络。...decay_rate = 1 / (1+t/(T)) plt.plot(decay_rate) 使用matplot画图，可以看到这是一条单调递减的曲线 10 数据预处理 由于SOM是基于距离的算法...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。...合作，获胜神经元I(x)决定了兴奋神经网络拓扑邻域的空间位置，确定激活节点I(x)之后，我们也希望更新和它临近的节点。更新程度计算如下： ? 其中 ? 表示竞争层神经元i和j之间的距离， ?
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 。...可以使用kmeans算法并检查“类内平方和之内”图中的“肘点”来确定合适的聚类数估计。...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》
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
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 。...可以使用kmeans算法并检查“类内平方和之内”图中的“肘点”来确定合适的聚类数估计。...为了获得连续的聚类，可以使用仅在SOM网格上仅将相似AND的节点组合在一起的层次聚类算法。...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。
神经网络就是其中一种。但是考虑到实际情况，一般的神经网络（BP网络）不需要设计的那么复杂，不需要包含反馈和递归。 人工智能的一大重要应用，是分类问题。本文通过分类的例子，来介绍神经网络。...下面这张图总结了不同类型的神经网络具备的功能： ? 数学家证明了，双隐层神经网络能够解决任意复杂的分类问题。但我们的问题到此为止了吗？不见得！ 这里还有几个问题： 异或如何实现？...如何训练：如何计算出合理的神经网络参数？（隐层节点数） 3.如何训练神经网络 如果一个平面，有6个点，分成三类。如何设计呢？ ?...4.训练算法 线性可分 如果输入和输出是线性关系（或者是正相关），那么想象我们在调节一个参数时，当输出过大，那就把输入调小一些，反之调大一些，最后当输出和我们想要的非常接近时，训练结束。...5.总结 这样的一篇文章真是够长了，原本还想再介绍一个神经网络的Python实现，可是考虑到篇幅的限制，最终作罢。在下一期继续介绍如何实现BP神经网络和RNN（递归神经网络）。
这就是神经网络的基本结构，随着后面的发展神经网络的层数也随之不断增加和复杂。 我们回顾一下神经网络发展的历程。...从单层神经网络（感知机）开始，到包含一个隐藏层的两层神经网络，再到多层的深度神经网络，一共有三次兴起过程。详见下图。 ?...但是对于神经网络来说，我们往往面对的是非常道的权值和偏置，也就是说v的维数不只是两维，有可能是亿万维的。对于一个高维的函数C(v)求导数几乎是不可能的。 在这种情况下，有人提出了一个有趣的算法。...在回到神经网络中，w和b的更新规则为： ? 5 反向传播算法 前面提到神经⽹络如何使⽤梯度下降算法来学习他们⾃⾝的权重和偏置。但是，这⾥还留下了⼀个问题：我们并没有讨论如何计算代价函数的梯度。...SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, test_data=None): """训练神经网络使用小批量的随机梯度下降算法
欲训练多层网络，简单感知机学习规则显然不够了，需要更强大的学习算法，误差逆传播(error BackPropagation，简称BP)算法就是其中最杰出的代表，它是迄今为止最成功的神经网络算法。...显示任务中使用神经网络时，大多是在使用BP算法进行训练。...值得注意的是，BP算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可用于其他类型的神经网络，例如训练递归神经网络，但通常说“BP网络”时，一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络。下面我们来看BP算法究竟是什么样。...3、SOM网络SOM(Self_Organizing Map，自组织映射)网络是一种竞争性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)，同时保持输入数据在高维空间的拓扑结构，即将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的邻近神经元...然而，多隐层神经网络难以直接用经典算法(例如标准BP算法)进行训练，因为误差在多隐层内逆传播，往往会“发散”而不能有效收敛到稳定状态。
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。...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。...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 。...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。
神经网络（Artifical Neural Network） 神经网络（人工神经网络）,是一种模仿生物网络(动物的中枢神经系统，特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型。...现代神经网络，是一种非线性的数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模。用来探索数据的未知模式。 ?...神经网络用到的包”nnet” nnet(formula,data,size,decay,maxit,linout,trace) formula 建模表达式 data 训练数据 size
1、前馈神经网络、反馈神经网络、BP网络等，他们之间的关系 前馈型神经网络： 取连续或离散变量，一般不考虑输出与输入在时间上的滞后效应，只表达输出与输入的映射关系；在此种神经网络中，各神经元从输入层开始...常见的前馈神经网络有感知机（Perceptrons）、BP（Back Propagation）网络、RBF（Radial Basis Function）网络等。...BP网络： BP网络是指连接权调整采用了反向传播（Back Propagation）学习算法的前馈网络。...由上可知BP网络是通过BP算法来修正误差的前馈神经网络 反馈型神经网络： 取连续或离散变量，考虑输出与输入之间在时间上的延迟，需要用动态方程来描述系统的模型。...前馈型神经网络的学习主要采用误差修正法（如BP算法），计算过程一般比较慢，收敛速度也比较慢； 而反馈型神经网络主要采用Hebb学习规则，一般情况下计算的收敛速度很快。
神经网络算法入门神经网络是一种受到生物神经元系统启发而设计的人工智能算法。它通过模仿人类大脑中神经元之间的连接和信号传递方式，建立起一种用于模式识别、分类和预测的模型。...神经网络的层数和每层神经元的数量可以根据任务的复杂度和数据的特征进行调整。 神经网络的训练是通过反向传播算法来实现的。...希望本文能够帮助你入门神经网络算法，期待你能够深入学习并掌握更多的人工智能算法知识。1....神经网络算法的缺点：训练时间长：神经网络算法通常需要大量的数据和计算资源来进行训练。由于神经网络中的权重参数非常多，需要进行大量的矩阵运算，这导致训练时间往往较长。...对数据质量和标签依赖较高：神经网络算法对数据质量和标签的准确性有较高的要求。噪声数据和错误标签可能会显著影响模型的性能。过拟合风险：神经网络算法容易出现过拟合问题，尤其是在训练数据较少的情况下。
BP算法就是所谓的反向传播算法，它将误差进行反向传播，从而获取更高的学习效率。这很像烽火台，如果前线战败了，那么消息就通过烽火台传递回指挥部，指挥部去反思问题，最终改变策略。...下面一张图展示了完整的BP算法的过程，我看了不下20遍： ? 更有趣的是，sigmoid求导之后，特别像高斯（正态）分布，而且sigmoid求导非常容易。
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
image 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...，采用的是反向传播的学习方式； 反向传播算法要根据误差函数的梯度来调整权重系数，需要应用求导的链式法则； 单个隐藏层就能使多层感知器以任意精度逼近任意复杂度的连续函数。...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； 模糊神经网络具有和传统神经网络类似的通用逼近特性。
周志华机器学习BP改进 试设计一个算法，能通过动态调整学习率显著提升收敛速度，编程实现该算法，并选择两个UCI数据集与标准的BP算法进行实验比较。...1.方法设计 传统的BP算法改进主要有两类： – 启发式算法：如附加动量法，自适应算法 – 数值优化法：如共轭梯度法、牛顿迭代法、Levenberg-Marquardt算法 (1)附加动量项...标准BP算法的参数更新项为： Δω(t)=ηg(t) Δ ω ( t ) = η g ( t ) \Delta \omega(t)=\eta g(t) 式中Δω(t)是第t次迭代的参数调整量,η为学习率...（3）算法总结 将上述两种方法结合起来，形成动态自适应学习率的BP改进算法： 从上图及书中内容可知，输出层与隐层的梯度项不同，故而对应不同的学习率 η_1 和 η_2，算法的修改主要是第
最近在学遗传算法优化BP神经网络，从新浪博客，Matlab中文论坛以及《MATLAB 神经网络43个案例分析》里看了许多资料， 存在着缺少test函数，以及函数名调用错误等问题。...”这个名词，恩，有专家说这个名词是有问题的，BP是神经网络里面调节权重和阈值的一种算法，不能算是神经网络的结构，像上文中的这种神经网络应该被称为多层前馈神经网络（multilayer feedforward...搜神经网络正则化的论文时发现，大量论文都是贝叶斯正则化神经网络，使用的差异就在它的训练参数是trainbr。这个算法修改了网络的代价函数，训练算法使用的还是LM，相当于trainlm 的一个进化版。...后来在论文中看到，不使用遗传算法时，通常的操作是将神经网络重复跑，他们说一般跑5次取最好的结果，以此来避免神经网络陷入局部极小值。...博客园 BP神经网络算法原理推导（数学建模进阶算法/机器学习） 对神经网络的输入和输出说得非常清楚，在我当初学习时，给我提供了极大的帮助。
本文结构： 什么是神经网络 什么是神经元 神经网络的计算和训练 代码实现 1....什么是神经网络 神经网络就是按照一定规则将多个神经元连接起来的网络 例如全连接(full connected, FC)神经网络，它的规则包括： 有三种层：输入层，输出层，隐藏层。...不同的神经网络，具有不同的连接规则 2....训练它们的方法和前面感知器中用到的一样，就是要用梯度下降算法： 完整的推导可以看这篇，一步一步很详细： 手写，纯享版反向传播算法公式推导 part 4....理论 神经网络的前世 神经网络 之 感知器的概念和实现 神经网络 之 线性单元 手写，纯享版反向传播算法公式推导 常用激活函数比较 模型 图解何为CNN 用 Tensorflow
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