MATLAB小技巧（25）竞争神经网络与SOM神经网络

前言

MATLAB进行图像处理相关的学习是非常友好的，可以从零开始，对基础的图像处理都已经有了封装好的许多可直接调用的函数，这个系列文章的话主要就是介绍一些大家在MATLAB中常用一些概念函数进行例程演示！

竞争型神经网络是基于无监督学习（Unsupervised learning）方法的神经网络的一种重要类型，它经常作为基本的网络形式，构成其它一些具有自组织能力的网络，如自组织映射网络（SOM）、自适应共振理论网络、学习向量量化网络等。

自组织映射(Self-organizing map, SOM)通过学习输入空间中的数据，生成一个低维、离散的映射(Map)，从某种程度上也可看成一种降维算法。SOM是一种无监督的人工神经网络。不同于一般神经网络基于损失函数的反向传递来训练，它运用竞争学习(competitive learning)策略,依靠神经元之间互相竞争逐步优化网络。且使用近邻关系函数(neighborhood function)来维持输入空间的拓扑结构。维持输入空间的拓扑结构：意味着 二维映射包含了数据点之间的相对距离。输入空间中相邻的样本会被映射到相邻的输出神经元。

由于基于无监督学习,这意味着训练阶段不需要人工介入(即不需要样本标签)，即可以在不知道类别的情况下，对数据进行聚类；可以识别针对某问题具有内在关联的