浅谈自组织映射算法

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浅谈自组织映射算法(SOM)0. 写在最最前

自组织映射算法(SOM)或许对大家来说比较陌生，实际上，她早在1981年就被提出，是人工神经网络(ANN)大家族的一员，与自适应共振理论(ART)、认知机网络(很遗憾，这个词仅在百度百科中出现，没有搜索到其他相关资料，疑为神经认知机误写)成兄弟关系。在笔者研究SOM之前，曾经用ART2实现过聚类(参考github/ART2py/python3)，然而效果并不理想，从而转而研究SOM。事实上，SOM效果仅仅是一般，并不比现有的其他网络效果理想。尽管如此，SOM作为有意义的尝试，同样值得我们学习。欢迎转载，转载需表明出处。遵从知识共享协议。如有错误，欢迎指正。

1. 基本概念和流程

SOM神经网络采用的算法称为Kohonen算法，它的基本思想是：网络输出层的各神经元通过竞争来获得对输入层的响应机会，最后只有一个神经元获胜。获胜的神经元对它临近的神经元的影响由近及远，由兴奋逐渐转为抑制，那些与获胜神经元有关的各连接权朝着有利于它竞争的方向转变。SOM网络的典型拓扑结构,图侵删

SOM网络的算法如下：

SOM流程图，图侵删

2. 优势和不足2.1 优点：

自适应性。SOM属于无监督网络，所以不区分训练集和测试集。

拓扑保形特性。通过神经元之间的竞争实现大脑神经系统中的“近兴奋远抑制”功能，并具有把高维输入映射到低维的能力。

2.2 局限：

网络训练时,有些神经元始终不能获胜,成为“死神经元”。

和ART网络不一样，SOM网络在没有经过完整的重新学习之前，不能加入新的类别。

当输入模式较少时，分类结果依赖于模式输入的先后次序。

Kohonen已经证明：在学习结束时．每个权系数向量wj都近似落入到由神经元j所对应的类别的输入模式空间的中心，可以认为权系数向量wj形成了这个输入模式空间的概率结构。所以，权系数向量Wj可作为这个输入模式的最优参考向量。

3.代码

matlab工具使用 参考 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7671b3eb0100y4kl.html

python工具包 参考pySOM https://gitee.com/hoops/pySOM (为什么是这个网址呢？因为这个是我写的，哈哈~~)

参考文献

[1] 百度百科 https://baike.baidu.com/item/SOM%e7%ae%97%e6%b3%95/19453654 2017-12-9[2] CSDN http://blog.csdn.net/u011308691/article/details/19175675 2017-12-9[3] CSDN http://blog.csdn.net/wj176623/article/details/52526617 2017-12-9[4] 百度百科 https://baike.baidu.com/item/%e8%87%aa%e7%bb%84%e7%bb%87%e7%89%b9%e5%be%81%e6%98%a0%e5%b0%84 2017-12-9

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