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非监督式类神经网络.pptx

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    非监督式类神经网络

    1.1简介非监督式的类神经网络在缺乏期望输出值的情况下，能够自行发掘出资料中的那些特征是重要的或是可忽略的，以便将资料作“群聚”(clustering)的处理。此种类神经网络经常被用来作为前处理单元(preprocessingunit)，以便萃取出资料的特征，或将资料做矢量量化(vectorquantization)之后，再配合监督式学习法，便可完成图样识别(patternrecognition)的任务。基本上，此类型的网络，其类神经元的输出值所代表的意义是，此类神经元对于目前输入网络的资料，其熟悉程度有多高？熟悉程度的高低，则取决于目前资料与过去网络

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