获胜放松与获胜增强Kohonen特征图的放大定律
神经与进化计算
2007-07-16 v1 信息论
math.IT
摘要
自组织图是模型，用于无监督皮层受体场的表示形成，通过刺激驱动的在侧向耦合的获胜-取胜前馈结构中的自组织。本文讨论了受潜在函数驱动的原始Kohonen模型修饰，其在设置最大互信息神经映射方面的能力。通过增强获胜更新，而不是放松它，结果得到一种对应于一个放大指数的文件maximization map的算法。尽管可能存在多个显示相同放大指数的算法，但放大定律是一种可实验访问的量，因此适合用于神经优化原理的定量描述。
引用
@article{arxiv.cs/0701003,
title = {Magnification Laws of Winner-Relaxing and Winner-Enhancing Kohonen Feature Maps},
author = {Jens Christian Claussen},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0701003},
year = {2007}
}
备注
6 pages, 3 figures. ESMTB 2002 Milano. For the extended journal version see cond-mat/0208414