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人工神经网络及其应用第五讲自组织神经网络§5.1竞争学习机制§5.1竞争学习机制§5.1竞争学习机制§5.1竞争学习机制§5.1竞争学习机制§5.1竞争学习机制§5.1竞争学习机制§5.1竞争学习机制§5.1竞争学习机制§5.1竞争学习机制§5.2自组织特征映射网络§5.2自组织特征映射网络§5.2自组织特征映射网络§5.2自组织特征映射网络§5.2自组织特征映射网络§5.2自组织特征映射网络§5.2自组织特征映射网络§5.2自组织特征映射网络§5.2自组织特征映射网络§5.2自组织特征映射网络§5.2自组织特征映射网络§5.2自组织特征映射网络§5.3学习矢量量化LVQ网络§5.3学习矢量量化LVQ网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络自上而下连接权Tji自下而上连接权Bij§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络二进输入连接权定义:从右向左的连接权(R层第j个神经元外星连接权),对应一个模式类别;(外星)从左向右的连接权;(内星)§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.1竞争学习机制§5.2自组织特征映射网络§5.3学习矢量量化LVQ网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络§5.4自适应谐振理论网络
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