SOM是一类“无监督学习”模型，一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示，因此SOM天然是一种降维方法。除了降维，SOM还可以用于数据可视化，以及聚类等应用中[2]。定义 自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Map,也称Kohomen映射），简称为SOM网络，主要用于解决模式识别类的问题。SOM网络属于无监督学习算法，与Kmeans算法相似。所不同的
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2023-09-30 22:44:56
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# 实现神经网络后处理
## 一、整体流程
首先，我们需要明确实现神经网络后处理的整体流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------|
| 1 | 获取神经网络输出结果 |
| 2 | 进行后处理处理 |
| 3 | 输出处理后结果 |
接下来，我们将逐步介
神经网络的后处理是指在神经网络的输出结果上进行一系列额外的处理步骤，以优化模型的预测结果或者提取更有意义的信息。对于一位刚入行的小白开发者来说，这可能是一个相对较为复杂的任务。本文将向你介绍神经网络的后处理的流程，并提供每个步骤中需要做的事情和相应的代码。
下面是神经网络的后处理的一般流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取神经网络的输出结果 |
| 2
原创
2024-01-06 10:15:56
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为什么要使用Back Propagation？ 上模型，直接走到 Forward Propagation 的部分：j 表示当前层的神经元数量， k 表示上一层神经元的数量，大括号是激活函数， 下一步，我们要训练神经网络，对每个神经元对参数w、b进行微调，让预测结果更接近真实值，怎么对w和b进行微调？ 如果是简单的线性模型，先找到cost
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2023-08-25 17:20:02
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在模式识别、人工神经网络方法中，为什么要进行数据预处理呢？1.原数据可能数据量很大，维数很，计算机处理起来时间复杂度很高，预处理可以降低数据维度。2.数据的很多特性非常影响神经网络等分类模型的效果。比如数据值得分布不在一个尺度上，当地气温值与当地月工资显然不在一个数量级上，这时，需要数据规范化，把这两个特征的数据都规范到0到1，这样使得它们对模型的影响具有同样的尺度。3.当然，数据预处理还有很多，
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2023-08-22 21:54:30
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som网络结构对SOM进行理解，首先要明确它的定位。 首先它是神经网络的一种，那么就有属于神经网络共同的性质。比如输入层，输出层。刚好，SOM网络只有这两层。（上面两张是典型的som网络结构图） 输入层不必讲，从到，都是一个个输入样本节点，每个样本会有好几个特征值维度。 输出层的节点个数是自己设置的，排列方式也是自己设定，输出层的节点与节点之间通常也会有连接。 输出层和输入层是以全连接的方式进行连
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2023-11-02 07:45:08
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文章目录1. 背景2. 算法流程 先从图中理解什么是自组织映射神经网络SOM（Self-Organising Map）？网络结构：输入层+输出层，输入层神经元个数与一个样本的特征维度一样，输出层那是定义的(哈哈)，我们先来理解一下这个图，首先对于一个样本来说就是映射到输出层的某一个节点，其周边节点呢？辐射效应，简单说就是和这个节点比较像。对于一类样本那么都会映射到这个输出层的特定节点附近，从而实
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2023-10-18 19:04:21
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后处理技术点总结说明：总结了下“月神”的第19期中文虚幻直播：“后期材质基础（上）”的讲解的知识点，做一下记录和学习。1.知识点1.Blendpositioin:后处理运算的时间切入点，是发生Tonamapping之前还是之后，使用before，可有效避免因与引擎后处理重复采样（个人猜测是这个原因）导致的闪烁问题。2.CheapContrast:对比度，可简单理解为黑的更黑，白的更白，减少中间灰色
**实现SOM神经网络的流程**
为了帮助你理解如何实现SOM神经网络，我将分步骤向你介绍整个过程。首先，让我们来看看SOM神经网络的实现流程。
```mermaid
flowchart TD
A[数据预处理] --> B[初始化权重]
B --> C[随机选择输入样本]
C --> D[计算神经元之间的距离]
D --> E[找出最小距离的神经元]
E
som可用于聚类，图像分割等，由于论文需要matlab实现了som。%som实现
%2016-11-12
%by wangbaojia
% som原理及参数说明
% 1.竞争：匹配最佳神经元---------->计算每个样本和初始神经网络的距离，距离最近神经元作为获胜神经元
%
% 2.合作：在权值更新过程中，不仅获胜神经元的权
%值向量得到更新，而且其近邻神经元的权值向量也按照某个“近邻
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2023-12-31 18:40:45
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1、SOM背景 1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。自组织特征映射正是根据这一看法提出来的，其特点与人脑的自组织特性相类似。2、SOM典型结构 典型SOM网共有两层，输入层模拟感
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2023-12-26 16:42:32
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AlexNet (视频24）主要改进：AlexNet架构AlexNet复杂度d2l代码btwVGG主要改进：VGG块从lenet到VGG网络中的网络NiN主要改进：NiN块架构代码含并行连接的网络GoogLeNet（视频27）回顾主要改进：Inception块GoogLeNet批量归一化（视频28）批量规范层的从零实现批量规范层的框架实现课程QA搬运ResNet残差块（Residual Bloc
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2023-10-19 09:37:18
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SOM是一类“无监督学习”模型，一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示，因此SOM天然是一种降维方法。除了降维，SOM还可以用于数据可视化，以及聚类等应用中[1] SOM网络结构：定义 自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Map,也称Kohomen映射），简称为SOM网络，主要用于解决模式识别类的问题。SOM网络属于无监督学习算法，与Kmeans算法
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2023-09-19 07:24:47
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自组织神经网络1、简介 SOM（Self-organizing feature Map）是一类“无监督学习”模型，一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示，因此SOM天然是一种降维方法。除了降维，SOM还可以用于数据可视化，以及聚类等应用中。 在生物神经系统中，存在着一种侧抑制现象，即一个神经细胞
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2023-09-22 18:19:01
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自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第一部分 自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第二部分 自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)，第三部分本文详细介绍一下自组织神经网络概念和原理，并重点介绍一下自组织特征映射S
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2023-07-02 20:28:48
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自组织映射神经网络， 即Self Organizing Maps (SOM)， 可以对数据进行无监督学习聚类。它的思想很简单，本质上是一种只有输入层--隐藏层的神经网络。隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类。训练时采用“竞争学习”的方式，每个输入的样例在隐藏层中找到一个和它最匹配的节点，称为它的激活节点，也叫“winning neuron”。 紧接着用随机梯度下降法更新激活节点的参数。同时，和激
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2023-08-15 14:57:47
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神经网络的数据预处理 数据预处理的目的是使原始数据更适合用于神经网络处理，包括向量化、标准化、处理缺失值和特征提取。1.向量化 神经网络的所有输入和目标都必须是浮点数张量（在特定情况下可以是整数张量）无论处理什么数据都必须将其转化为张量，这一步叫做数据向量化。2.值标准化 &nb
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2023-08-01 12:40:26
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目录摘要：背景介绍：自组织映射( SOM) 网络的原理：本文代码运行效果：本文Matalb代码分享： 摘要：对数据进行聚类是神经网络的另一个绝佳应用。此过程涉及按相似性对数据进行分组。以下是一些可以使用数据聚类技术的场景：1. 根据人们的购买模式对他们进行分组，从而进行市场细分2. 通过将数据划分为相关子集来进行数据挖掘3. 通过对具有相关表达模式的基因进行分组来进行生物信息学分析针对这
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2023-09-10 16:39:51
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SOM 介绍SOM (Self Organizing Maps):自组织映射神经网络，是一种类似于kmeans``的聚类算法，用于寻找数据的聚类中心。它可以将相互关系复杂非线性的高纬数据，映射到具有简单几何结构及相互关系的低纬空间。（低纬映射能够反映高纬特征之间的拓扑结构）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
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2023-07-27 21:45:01
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偶然翻了一下微博，发现了@爱可可-爱生活老师转的，Hinton教授今年六月末在剑桥的一个讲座。视频度娘链接：http://pan.baidu.com/s/1eQjj0rS整个讲座前半部分基本在回顾DL目前的几个成就：RBM、DNN、CNN、RNN、Dropout以及在CV、NLP、Speech方面的应用，这部分没什么可在意的。有趣的是，Hinton在中间插了一段对自己(还有学界)的吐槽，大致就是1
