Matlab与机器学习入门 进阶与提高课程 第05课-竞争神经网络与SOM神经网络 共12页.pdf

【大纲】 第01课-MATLAB入门基础 第02课-MATLAB进阶与提高 第03课-BP神经网络 第04课-RBF、GRNN和PNN神经网络 第05课-竞争神经网络与SOM神经网络 第06课-支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 第07课-极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM） 第08课-决策树与随机森林 第09课-遗传算法（Genetic Algorithm, GA） 第10课-粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法 第11课-蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACA） 第12课-模拟退火算法（Simulated Annealing, SA） 第13课-降维与特征选择 在机器学习领域，MATLAB是一种常用的工具，因其强大的数值计算和可视化能力而受到广大研究者和工程师的喜爱。本课程旨在帮助初学者从基础到实践掌握MATLAB与机器学习的结合应用。课程涵盖了一系列的算法，包括但不限于传统的神经网络、监督学习、无监督学习以及优化算法。 在第五课中，主要讨论了竞争神经网络（Competitive Neural Networks）和自组织映射（Self-Organizing Maps, SOM）神经网络，这两种属于无监督学习方法。无监督学习是机器学习的一个重要分支，其目标是通过未标记的数据来探索数据的内在结构和组织方式。这种方法与有监督学习（如BP神经网络）和强化学习不同，因为它不依赖于带有明确类别标签的样本。 竞争神经网络主要用于输入模式的离散分类。网络中的神经元通过自我调整来识别频繁出现的输入向量。在每一轮迭代中，只有一个神经元会被激活，即“胜出者”，这个神经元的总加权输入最大。更新规则通常涉及比较输入向量和权重向量之间的差异，并根据结果调整权重。 自组织映射（SOM）是竞争学习的一种特殊形式，由Kohonen提出，常用于数据的降维和可视化。SOM通过在网络平面上组织神经元，使它们的权重向量逐渐适应输入数据的分布，从而形成一个映射。这一过程可以帮助发现数据中的聚类结构，且能保持输入空间的距离关系，使得高维数据可以在二维或三维空间中进行直观展示。 在MATLAB中实现这些神经网络模型，通常需要初始化权重和偏置，计算神经元的净输入，然后应用竞争或自组织学习规则更新权重。例如，权重可能初始化为输入范围的中心，偏置通过特定函数计算，如`initcon`。净输入通过测量输入向量与权重向量之间的距离（通常取负值）并加上偏置得到。竞争层的转移函数会返回所有神经元的输出，除了获胜神经元，它的输出为非零值，表示它对输入的响应最强。 除了竞争神经网络和SOM，课程还涵盖了支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）、决策树、随机森林、遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群算法（ACA）和模拟退火算法（SA）。这些都是机器学习中广泛使用的算法，各自有着独特的优点和应用场景。例如，SVM擅长处理小样本和高维问题，而ELM则以其快速的训练速度在大量神经元的网络中脱颖而出。遗传算法和粒子群优化等全局优化技术常用于寻找复杂优化问题的解决方案。 通过这门课程，学习者不仅可以掌握MATLAB的基本操作和高级特性，还能深入理解多种机器学习算法的工作原理，并能实际应用到各种机器学习任务中，如分类、回归、聚类和优化。这种综合性的学习路径对于希望在人工智能领域深化技能的人来说是宝贵的资源。