无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别
2016-08-23
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由于人们认知能力以及环境的限制,往往无法或者很难获得期望的输出,在这种情况下,基于有导师学习的神经网络往往是无能为力的。
与有导师学习神经网络不同,无导师学习神经网络在学习过程中无需知道期望的输出。其与真实人脑中的神经网络类似,可以通过不断地观察、分析与比较,自动揭示样本中的内在规律和本质,从而可以对具有近似特征(属性)的样本进行准确地分类和识别。本章将详细介绍竞争神经网络与自组织特征映射(SOFM)神经网络的结构及原理,并以实例说明其具体的应用范围及效果。
与有导师学习神经网络不同,无导师学习神经网络在学习过程中无需知道期望的输出。其与真实人脑中的神经网络类似,可以通过不断地观察、分析与比较,自动揭示样本中的内在规律和本质,从而可以对具有近似特征(属性)的样本进行准确地分类和识别。本章将详细介绍竞争神经网络与自组织特征映射(SOFM)神经网络的结构及原理,并以实例说明其具体的应用范围及效果。
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神经网络
学习
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