自組織神經網絡

腦神經科學研究表明：傳遞感覺的神經元排列是按某種規律有序進行的，這種排列往往反映所感受的外部刺激的某些物理特徵。例如，在聽覺系統中，神經細胞和纖維是按照其最敏感的頻率分佈而排列的。為此，Kohonen認為，神經網絡在接受外界輸入時，將會分成不同的區域，不同的區域對不同的模式具有不同的響應特徵，即不同的神經元以最佳方式響應不同性質的信號激勵，從而形成一種拓撲意義上的有序圖。這種有序圖也稱之為特徵圖，它實際上是一種非線性映射關係，它將信號空間中各模式的拓撲關係幾乎不變地反映在這張圖上，即各神經元的輸出響應上。由於這種映射是通過無監督的自適應過程完成的，所以也稱它為自組織特徵圖。

在這種網絡中，輸出節點與其鄰域其它節點廣泛相連，並相互激勵。輸入節點和輸出節點之間通過強度Wij(t)相連接。通過某種規則，不斷地調整Wij(t)，使得在穩定時，每一鄰域的所有節點對某種輸入具有類似的輸出，並且這聚類的概率分佈與輸入模式的概率分佈相接近。

自組織神經網絡最大的優點是自適應權值，極大方便尋找最優解，但同時，在初始條件較差時，易陷入局部極小值。

學科：計算機科學技術_人工智能_神經網絡

來源：《計算機科學技術名詞 》 (第三版)

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