1981年芬兰 Helsink 大学的 T·Kohonen 教授提出一种自组织特征映射网 (Self-Organizing Feature Map , SOFM ), 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. 一.SOFM网生物学基础 生物学研究表明,在人脑感觉通道上,神经元的组织原理是

前面两篇介绍了SOM的基本概念和算法,第一部分,第二部分,本篇具体展开一下应用中的一些trick设定. SOM设计细节 输出层设计 输出层神经元数量设定和训练集样本的类别数相关,但是实际中我们往往不能清除地知道有多少类.如果神经元节点数少于类别数,则不足以区分全部模式,训练的结果势必将相近的模式类合并为一类:相反,如果神经元节点数多于类别数,则有可能分的过细,或者是出现"死节点",即在训练过程中,某个节点从未获胜过且远离其他获胜节点,因此它们的权值从未得到过更新. 不过一般来说,如果对

1 介绍 拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps)是一种不太常见的降维算法,它看问题的角度和常见的降维算法不太相同,是从局部的角度去构建数据之间的关系.也许这样讲有些抽象,具体来讲,拉普拉斯特征映射是一种基于图的降维算法,它希望相互间有关系的点(在图中相连的点)在降维后的空间中尽可能的靠近,从而在降维后仍能保持原有的数据结构. 2 推导 拉普拉斯特征映射通过构建邻接矩阵为 $W$ (邻接矩阵定义见这里) 的图来重构数据流形的局部结构特征.其主要思想是,如果两个数据 实例 $i$

感觉是有很久没有回到博客园,发现自己辛苦写的博客都被别人不加转载的复制粘贴过去真的心塞,不过乐观如我,说明做了一点点东西,不至于太蠢,能帮人最好.回校做毕设,专心研究多流形学习方法,生出了考研的决心.话不多说,看论文带大家走入Joshua B. Tenenbaum的Isomap的世界! 大数据时代的人总是那么的浮躁不安,高维并不可怕,事实的本质总是简单而单调的,因此流形学习理念中直接假设高维的数据都存在低维的本征结构.自“流形”这个概念被提出以来,许多人都在寻找一个高维数据中最现实的问题——降维

转自:https://www.zhihu.com/question/35602879 1.问题: SVM中,对于线性不可分的情况下,我们利用升维,把低维度映射到到维度让数据变得“更可能线性可分”,为了避免维度爆炸,我们巧妙的运用了核函数,避免了在高维度空间的计算,而只需要在低维度空间进行计算. 对于核函数,有: 多项式核: 高斯核: 对于多项式核,我们把低维度映射到高维度,我们可以从公式中很容易的理解,但是对于高斯核,“把维度映射到无穷多维”,是如何理解的?如何看出是“无穷多维”的? 2.回答

It shows how to use RBFSampler and Nystroem to approximate the feature map of an RBF kernel for classification with an SVM on the digits dataset. Results using a linear SVM in the original space, a linear SVM using the approximate mappings and using

下面是实验室大牛师兄自己写的一段总结,主要内容是Laplacian Eigenmap中的核心推导过程. 有空还是多点向这位师兄请教,每次都会捡到不少金子. Reference : <Laplacian Eigenmaps for Dimensionality Reduction and Data Representation>,2003,MIT

  一.数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的.不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程.Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用.Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式. 数据挖掘涉及的学科领域和方法非常多,有多种分类法. (1)依据挖掘对象分:关系数据库.面向对象数据库.空间数据库.时序数据库.DNA 数据库.多媒体数据

  一.数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的.不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程.Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用.Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式. 数据挖掘涉及的学科领域和方法非常多.有多种分类法. (1)依据挖掘对象分:关系数据库.面向对象数据库.空间数据库.时序数据库.DNA 数据库.多媒体数据

http://blog.sina.com.cn/s/blog_98238f850102w7ik.html 目前所有的ANN神经网络算法大全 (2016-01-20 10:34:17) 转载▼ 标签: it   概述 1 BP神经网络 1.1 主要功能 1.2 优点及其局限性 2 RBF(径向基)神经网络 2.1 主要功能 2.2 优点及其局限性 3 感知器神经网络 3.1 主要功能 3.2 优点及其局限性 4 线性神经网络 4.1 主要功能 4.2优点及其局限性 5自组织神经网络 5.1 自组织

神经网络基本模型: 1.前向神经网络:无圈的有向图N=(V,E,W),其中,V为神经元集合,E为连结权值集合,W为每一连结赋予一实值的权重. 神经元集V可以被分成无接受域的输入结点集V1,无投射域的输出结点集V0和既有接受域又有投射域的隐结点集VH. 一般的前向神经网络包括一个输入层.一个输出层和若干隐单元. 隐单元可分层也可以不分层.若分层,则成为多层前向神经网络. 网络的输入.输出神经元的激励函数一般取线性函数,而隐单元则为非线性函数. 前向神经网络的输入单元从外部环境中接受信号,经处理将输

一.从生物到计算机 神经细胞利用电-化学过程交换信号.输入信号来自另一些神经细胞.这些神经细胞的轴突末梢(也就是终端)和本神经细胞的树突相遇形成突触(synapse),信号就从树突上的突触进入本细胞.信号在大脑中实际怎样传输是一个相当复杂的过程,但就我们而言,重要的是把它看成和现代的计算机一样,利用一系列的0和1来进行操作.就是说,大脑的神经细胞也只有两种状态:兴奋(fire)和不兴奋(即抑制).发射信号的强度不变,变化的仅仅是频率.神经细胞利用一种我们还不知道的方法,把所有从树突突触上进来的信

一.前沿 数据挖掘就是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的数据中,提取隐含在其中的.人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式.在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等. 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法.根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现.数

一.前 沿 数据挖掘就是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的数据中,提取隐含在其中的.人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程.数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式.在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等. 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法.根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现.

% 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0

在数据挖掘中聚类和分类的原理被广泛的应用. 聚类即无监督的学习. 分类即有监督的学习. 通俗一点的讲就是:聚类之前是未知样本的分类.而是根据样本本身的相似性进行划分为相似的类簇.而分类 是已知样本分类,则需要将样本特征和分类特征进行匹配,进而将每个样本归入给出的特定的类. 由于本文是对聚类算法中的k-means算法的实现,所以接下来主要进行一些聚类算法的介绍. 聚类算法包括多种,可按如下分配: 1.划分法:基于此种思想的聚类算法包括 k-means,PAM,CLARA,CLARANS,STIRR

catalogue . SOM简介 . SOM模型在应用中的设计细节 . SOM功能分析 . Self-Organizing Maps with TensorFlow . SOM在异常进程事件中自动分类的可行性设计 . Neural gas简介 . Growing Neural Gas (GNG) Neural Network . Simple implementation of the "growing neural gas" artificial neural network .

为了看懂师兄的文章中使用的方法,研究了一下神经网络 昨天花了一天的时间查怎么写程序,但是费了半天劲,不能运行,百度知道里倒是有一个,可以运行的,先贴着做标本 % 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25

1.算法功能简介 神经网络是模仿人脑神经系统的组成方式与思维过程而构成的信息处理系统,具有非线性.自学性.容错性.联想记忆和可以训练性等特点.在神经网络中,知识和信息的传递是由神经元的相互连接来实现的,分类时采用非参数方法,不需对目标的概率分布函数作某种假定或估计,因此网络具备了良好的适应能力和复杂的映射能力.神经网络的运行包括两个阶段:一是训练或学习阶段( Training or Learning Phase),向网络提供一系列的输入-输出数据组,通过数值计算和参数优化,不断调整网络节点的连接

神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多. 图1 人脑神经网络 那么机