Kohonen神经网络算法工作机理为：网络学习过程中，当样本输入网络时，竞争层上的神经元计算输入样本与竞争层神经元权值之间的欧几里德距离，距离最小的神经元为获胜神经元。
调整获胜神经元和相邻神经元权值，使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。
通过反复训练，最终各神经元的连接权值具有一定的分布，该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上，使同类神经元具有相近的权系数，不同类的神经元权系数差别明显。
需要注意的是，在学习的过程中，权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少，从而使同类神经元逐渐集中。
调整获胜神经元和相邻神经元权值，使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。
通过反复训练，最终各神经元的连接权值具有一定的分布，该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上，使同类神经元具有相近的权系数，不同类的神经元权系数差别明显。
需要注意的是，在学习的过程中，权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少，从而使同类神经元逐渐集中。
2024/1/20 1:52:34
85KB
1
在监督模式下训练的深度模型在各种任务上都取得了显著的成功。
在标记样本有限的情况下，自监督学习(self-supervisedlearning,SSL)成为利用大量未标记样本的新范式。
在标记样本有限的情况下，自监督学习(self-supervisedlearning,SSL)成为利用大量未标记样本的新范式。
2024/1/19 9:35:40
1.47MB
1
程序为遗传算法优化BP神经网络的PID控制，收敛性能较好，具有较大参考意义，可以学习。
程序为遗传算法优化BP神经网络的PID控制，收敛性能较好，具有较大参考意义，可以学习
程序为遗传算法优化BP神经网络的PID控制，收敛性能较好，具有较大参考意义，可以学习
2024/1/19 2:04:56
205KB
1
使用python一步一步搭建起自己的神经网络，对理解神经网络原理大有裨益，强烈推荐！
2024/1/16 10:20:05
9.24MB
1
过去几年,卷积神经网络因其强大的建模能力引起广泛关注,在自然语言处理、图像识别等领域成功应用。
然而,传统的卷积神经网络只能处理欧氏空间数据,而现实生活中的许多场景,如交通网络、社交网络、引用网络等,都是以图数据的形式存在。
然而,传统的卷积神经网络只能处理欧氏空间数据,而现实生活中的许多场景,如交通网络、社交网络、引用网络等,都是以图数据的形式存在。
2024/1/13 13:26:47
3MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB