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som网络 相关的博客

SOM自组织映射网络 教程

概述 SOM是芬兰教授Teuvo Kohonen提出的一种神经网络算法，它提供一种将高维数据在低维空间进行表示的方法(通常是一维或二维)。缩减向量维度的过程，叫做向量量化(vector quantisation)。此外，SOM网络能保留原有数据的拓扑关系。  
lovedan 9年前 1017

Self Organizing Maps (SOM): 一种基于神经网络的聚类算法

转自：https://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5117056.html 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-
桃子红了呐 7年前 1289

自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)

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 http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/50818803 自组织神经网络介绍：自组织特征映射SO
技术小胖子 7年前 1342

四种聚类方法的比较

聚类分析是一种重要的人类行为，早在孩提时代，一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用，如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 聚类就是按照某个特
楚兴 8年前 3215

一文读懂聚类算法

1. 聚类的基本概念 1.1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同
知与谁同 7年前 1600

【独家】一文读懂聚类算法

1. 聚类的基本概念 1.1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同
行者武松 7年前 3011

网络安全与机器学习（一）：网络安全中的机器学习算法

相当多的文章已经描述了机器学习在网络安全的应用以及保护我们免受网络攻击的能力。尽管如此，我们仍然需要仔细研究人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL），它们到底能不能像炒作内容所说的无所不能。 首先，我要让你失望了。我通过研究发现与图像识别或自然语
【方向】 6年前 2826

被错误理解的人工神经网络（三）！

被错误理解的人工神经网络（一）！ 被错误理解的人工神经网络（二）！ 本文我们聊聊另外两个人工神经网络的误解：许多算法都需要自己来写？；神经网络训练需要大量的数据？ 许多训练算法存在于神经网络中 神经网络的学习算法试图优化神经网络的权重，直到满足一些停止条件。这
【方向】 6年前 4935

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