自组织神经网络代码实现

"自组织神经网络代码实现" 本资源总结了使用 Matlab 工具箱实现自组织神经网络的代码实现，包括神经网络的初始化、权值矩阵的更新、拓扑距离的计算、学习率的计算、神经元的更新等方面。 1. 神经网络的初始化 在本代码中，神经网络的初始化是通过 "__init__" 函数实现的，该函数初始化了神经网络的参数，包括输入样本 X、输出层的形状 output、迭代次数 iteration 和每次迭代的样本数量 batch_size。同时，该函数还初始化了权值矩阵 W，形状为 D*(n*m)，其中 D 是输入样本的维数，n*m 是输出层的形状。 2. 拓扑距离的计算 拓扑距离是自组织神经网络中一个重要的概念，它用来描述神经元之间的距离。在本代码中，拓扑距离是通过 "GetN" 函数计算的，该函数将时间 t 和输出层的形状 output 作为输入，返回一个整数，表示拓扑距离。 3. 学习率的计算 学习率是自组织神经网络中另一个重要的概念，它用来控制权值矩阵的更新。在本代码中，学习率是通过 "Geteta" 函数计算的，该函数将时间 t 和拓扑距离 n 作为输入，返回学习率。 4. 权值矩阵的更新 权值矩阵的更新是通过 "updata_W" 函数实现的，该函数将输入样本 X、时间 t 和获胜神经元的下标 winner 作为输入，更新权值矩阵 W。 5. 神经元的更新 神经元的更新是通过 "getneighbor" 函数实现的，该函数将获胜神经元的下标 index 和邻域半径 N 作为输入，返回一个集合列表，分别是不同邻域半径内需要更新的神经元坐标。 6. 训练 训练是通过 "train" 函数实现的，该函数将训练样本与形状为 batch_size*(n*m) 的训练样本和获胜神经元的下标 winner 作为输入，返回调整后的权值矩阵 W。 本代码实现了自组织神经网络的主要功能，包括神经网络的初始化、权值矩阵的更新、拓扑距离的计算、学习率的计算和神经元的更新等方面。