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      基于競爭學習的兩層神經(jīng)網(wǎng)絡SOINN綜述

      2018-01-09 | rar | 2.90 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　自組織增量學習神經(jīng)網(wǎng)絡SOINN（self-organizing mcremental neural network）是一種基于競爭學習的兩層神經(jīng)網(wǎng)絡，用于在沒有先驗知識的情況下對動態(tài)輸入數(shù)據(jù)進行在線聚類和拓撲表示，同時對噪音數(shù)據(jù)具有較強的魯棒性．SOINN的增量性，使得它能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)流中出現(xiàn)的新模式并進行學習，同時不影響之前學習的結果．因此，SOINN能夠作為一種通用的學習算法應用于各類非監(jiān)督學習問題中，對SOINN的模型和算法進行相應的調整，可以使其適用于監(jiān)督學習、聯(lián)想記憶、基于模式的推理、流形學習等多種學習場景中．SOINN已經(jīng)在許多領域得到了應用，包括機器人智能、計算機視覺、專家系統(tǒng)、異常檢測等。

      基于競爭學習的兩層神經(jīng)網(wǎng)絡SOINN綜述

      神經(jīng)網(wǎng)絡
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