老饼讲解-神经网络
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SOM神经网络
作者 : 老饼 日期 : 2022-06-09 15:08:43 更新 : 2022-06-29 01:36:19
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SOM神经网络主要用于做分类。

 本文讲解matlab神经网络工具箱使用SOM神经网络的Demo以及入参说明

(基本参考于matlab2014b函数selforgmap的官方说明)



  01. 简单Demo  


matlab工具箱使用LVQ的Demo代码(2014b版matlab实测已跑通):


% 本demo展示用matlab工具箱训练一个SOM神经网络
% demo来自matlab2014帮助文档
x   = simplecluster_dataset;  % 加载matlab自带的分类数据
net = selforgmap([8 8]);      % 建立一个SOM神经网络
net = train(net,x);           % 训练网络
view(net)                     % 查看网络
y   = net(x);                 % 用训练好的网络进行预测
classes = vec2ind(y);         % 将预测结果由one-hot格式转为类别索引




  02. 工具箱说明  



语法:

 selforgmap(dimensions,coverSteps,initNeighbor,topologyFcn,distanceFcn)


描述:

selforgmap创建一个SOM神经网络。
SOM神经网络用于数据聚类,它基于相似度,拓扑理论,对每一个类别分派一定比例的聚类点(不能完全保证一定如此)。


入参说明


dimensions : 行向量,它定义了隐层神经元尺寸。例如[8 3]定义了2维(8*3)的隐层。
coverSteps   : 在该步数之后,领域距离<=1,即不再更新邻域神经元。
initNeighbor:初始的邻域阈值。
topologyFcn:隐层拓扑结构函数。
distanceFcn:拓扑距离计算函数。

默认参数为:selforgmap([8 8],100,3,'hextop',linkdist')





  End  






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