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2.6 自组织神经网络 自组织神经网络SOM也是一种基于无监督学习方法的ANN； 与竞争型ANN的区别在于不仅能学习输入向量的分布情况，，还可以学习其拓扑结构，靠多个神经元的协同作用完成模式分类。 为了使分类更准确，可在SOM中引入监督，即若本身用户指定了目标分类结果，可用学习向量量化方法（LVQ）来训练竞争层。 结构原理等自学 SOM示例 创建newsom---训练train---仿真sim 画出具有2×3珊栏拓扑结构的SOFM，并完成对p所示12个点的模式分类，画出神经元拓扑结构图 2.7 反馈型神经网络 一种从输出到输入具有反馈连接的神经网络，典型的反馈型网络有Elman网络和Hopfield网络； Hopfield示例 创建newhop---仿真sim 希望构造一个联想记忆模型，使之能够识别如图的4个数字。 * 刘婷lt1210@ p=[0.1,0.3,1.2,1.1,1.8,1.7,0.1,0.3,1.2,1.1,1.8,1.7; 0.2,0.1,0.3,0.1,0.3,0.2,0.8,0.8,0.9,0.9,0.7,0.8]; 程序见somcluster.m LVQ网络函数（示例略） 创建newlvq---训练train---仿真sim Elman网络是两层反向传播网络，隐层中与输入向量链接的神经元，其输出不仅作为下层的输入，同时连接本层中其他一些神经元，将信息反馈至隐层的输入，正因为反馈支路是一个延迟单元，反映了信号的时域信息，故Elman网络可在时域和空域进行模式识别； 其隐层为tansig函数，且含有一个反馈节点（存储前一时刻的值，用于当前时刻的计算），故也称为反馈层； 输出层为线性神经元，如此的组合可以逼近任意函数（只要隐层节点足够多） Elman网络的相关函数 ---创建newelm ---训练train（建议采用traingdx作为训练函数） 或adapt（建议采用learngdm作为学习函数） ---仿真sim Elman的缺点： 不够可靠，因为训练时是以误差梯度的近似值进行的（反馈支路对误差的影响被忽略了）。 Hopfield网络也称为联想记忆网络，常存储一个或多个稳定的目标向量，当输入相似向量时这些目标向量将唤醒网络记忆的模式。 分为连续Hopfield模型（适合于硬件实现）和离散Hopfield模型（适合于计算机仿真） 程序见hoplx.m
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