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SOM是怎样一种模型（对于初学者如何操作，算法等）？ - 知乎
som 简介 som 即自组织映射，是一种用于特征检测的无监督学习神经网络。它模拟人脑中处于不同区域的神经细胞分工不同的特点，即不同区域具有不同的响应特征，而且这一过程是自动完成的。
SOM是怎样一种模型（对于初学者如何操作，算法等）？ - 知乎
som 使用强大的模式分析和聚类方法，同时提供出色的可视化功能。 som虽然也是一种神经网络，但它并非基于损失函数不断更新参数的神经网络（传统神经网络），som更像是竞争性的神经网络，它会直接对每一个神经元进行操作。 1 2 流程其流程如下：
SOM是怎样一种模型（对于初学者如何操作，算法等）？ - 知乎
SOM 初始化和训练我们初始化 MiniSom 对象并将其分配给变量 som。它采用的第一个参数是 SOM 的维度。在我们的例子中，我们将构建一个 3*3 的 SOM。这意味着我们得到的最终颜色将是 3 * 3，即 9。这里的数字可以随意尝试，看看你会得到哪些不同的结果。
机器学习算法推导手写实现07——SOM网络 - 知乎
以上是SOM网络的推导部分。 Python实现SOM网络在代码这部分中，有以下几项内容： 1、Python手写实现SOM网络。 2、利用自己手写的类对一个二维数据集进行聚类分析。 3、利用自己手写的类和第三方库minisom，分别对鸢尾花的数据进行映射，并查看映射后的拓扑关系。
什么是SoM?跟智能模组有什么联系？ - 知乎
为什么使用 SoM？ SoM可以减少研发投入，避免终端知识产权； SoM 助力开发者实现设计突破，减少研发和生产时间，从而缩短上市时间，还可保持低成本； SoM可使产品快速系列化，前置预研工作。创建嵌入式系统通常是一个漫长的过程，需要设计制造定制电路板。
如何通俗理解自组织神经网络与无监督学习的关系与区别？ - 知乎
如som（自组织映射）网络能够自动将高维数据映射到低维空间。 som、art（自适应共振理论）等: 无监督学习范畴: 无监督学习是一类广泛的学习方法，包括多种不依赖标签数据的学习方法，旨在发现数据中的隐藏结构、模式或关系。
机器学习面试笔试知识点之非监督学习-K 均值聚类、高斯混合模型（GMM）、自组织映射神经网络（SOM）
常用的算法包括K-MEANS、高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）、自组织映射神经网络（Self-Organizing Map，SOM） 2 k-means(k均值)算法（划分方法聚类） 2 1 算法过程 K-均值是最普及的聚类算法，算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。
如何评价瑞典电影《龙纹身的女孩》（Män som hatar kvinnor）？ - 知乎
龙纹身的女孩 Män som hatar kvinnor(豆瓣)龙纹身的女孩 The Girl with the Dragon Tattoo(豆瓣)