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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。
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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。
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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：
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- 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。
- som聚类结果分析怎么看? - 知乎
SOM聚类中心的拓扑结构 进一步地，根据Kohonen规则更新聚类中心，SOM与Kohonen的不同是，SOM会把邻近的聚类中心一起更新(这就是为什么SOM会引入拓扑结构来连结各个聚类中心了)。 以神经网络的拓扑图来展示SOM神经网络时，则如下：
- 如何解决“操作无法完成，因为文件已经在 COM Surrogate 中打开。”？ - 知乎
我在删图片详细信息时，只删了部分信息，提示操作无法完成，因为文件已经在 COM Surrogate 中打开。
- 海运货代中的S O是什么意思？拿到S O后要干啥？ - 知乎
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