多尺度度量与自组织映射：感官地图结构的一种计算方法
神经与进化计算
2018-05-10 v1 神经元与认知
摘要
本文引入双尺度度量(bi-scale metric)的概念，用于自组织映射（SOM）算法的协作阶段。使用双尺度度量可将映射分割为若干区域，对应于数据中预期的簇结构。此类情形出现于例如启发 SOM 算法的体感拓扑图中，其中数据簇可对应于已知总体结构的体表区域。当适当应用双尺度度量时，未被训练数据中任何点激活的映射神经元的问题被减轻或消除。本文还给出了双尺度度量映射在丢失若干映射神经元组或训练数据改变（如体感拓扑图中某体表区域如手指丢失/移除时所发生）后重新训练时可塑性的仿真研究结果。本文进一步考虑了三尺度度量可能有用的情形，以及一种受神经生物学启发的替代方法，其中某些映射区域因具有较低学习率参数而对外界刺激适应更慢。
引用
@article{arxiv.1805.03337,
title = {Multi-scale metrics and self-organizing maps: a computational approach to the structure of sensory maps},
author = {William H. Wilson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.03337},
year = {2018}
}
备注
36 pages, 16 figures