一类采用无监督学习方式的神经网络模型,它无须期望输出,只是根据数据样本进行学习,并调整自身的权重以期望达到学习目的。自组织神经网络的学习规模大都采用竞争的学习规则。
竞争型神经网路的基本思想是网络竞争层的各神经元通过竞争来获取对输入模式的响应机会,最后仅有一个神经元成为胜利者,并将与获胜神经元有关的各连接权值向着更有利于其竞争的方向调整。
用途:模式分类和模式识别

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