自組織對映

自組織對映係一種用非監督式學習嚟行嘅特殊神經網絡，可以攞嚟做降維、聚類分析同數據視覺化等嘅工作。一個自組織對映會有兩浸細胞：輸入層同輸出層，當中輸出層係所謂嘅「特徵地圖」。自組織對映用嘅係競爭性學習，做法如下：當一個有若干個變數嘅個案進入輸入層，個網絡會計算呢個個案同每一粒細胞之間嘅歐幾里得距離，而同嗰個個案最近嗰粒細胞係所謂嘅最合乎單位，跟住個網絡會調整 BMU 以及同 BMU 相近嘅細胞嘅權重，即係
；當中
 係而家做緊第幾步， 係而家睇緊第幾個輸入， 係  呢個輸入相應嘅 BMU， 係一個數值下降緊嘅學習系數，而  係所謂嘅鄰近函數，會俾出喺第  步嗰陣神經細胞  同神經細胞  之間嘅距離。

即係話自組織對映嘅訓練可以想像成以下噉嘅樣：X 軸同 Y 軸反應重點變數嘅數值，每粒細胞都喺呢個空間當中有個位置；藍色嗰笪表示訓練用數據嘅分佈，而嗰個方格係個 SOM，個方格每一條線表示兩粒神經細胞之間嘅連繫；喺學習嘅每一步當中，個程式都會搵出同嗰個個案最接近嗰粒細胞，然後改變粒 BMU 同相近細胞嘅參數；經過若干步之後，個網絡嘅參數會同原先嘅唔同咗。如果將呢個過程視覺化，可以想像成以下嘅圖解：

攷 

人工神經網絡