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基于Growing Neural Gas (GNG)的无监督学习方法研究：利用Growing Neural Gas ...

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简介：
本文探讨了基于Growing Neural Gas（GNG）算法的无监督学习技术，着重于其在网络拓扑自适应增长及数据特征提取方面的应用与优化。通过深入分析和实验验证，提出改进策略以提升模型在复杂数据集上的聚类效果和泛化能力。 生长神经气体（GNG）网络属于拓扑表示网络（TRN）。它可以进行有监督和无监督的学习。这里演示了在线无监督学习模式的实现过程。其学习方法结合改良后的Kohonen学习法来调整神经元的位置，并采用竞争性赫布学习(CHL)来进行连接。 为了使主脚本(gng_lax.m)正常运行，需要先使用相应的数据生成器选择并创建流形（即数据）。欲获取有关竞争性学习方法系列的详细报告，请参阅相关文献。[1] Fritzke B. A Growing Neural Gas Network Learns Topologies，《神经信息处理系统进展》第7卷，麻省理工学院出版社, 1995年；[2] Fritzke B.一些竞争性学习方法, 1997年。

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    本文探讨了基于Growing Neural Gas（GNG）算法的无监督学习技术，着重于其在网络拓扑自适应增长及数据特征提取方面的应用与优化。通过深入分析和实验验证，提出改进策略以提升模型在复杂数据集上的聚类效果和泛化能力。 生长神经气体（GNG）网络属于拓扑表示网络（TRN）。它可以进行有监督和无监督的学习。这里演示了在线无监督学习模式的实现过程。其学习方法结合改良后的Kohonen学习法来调整神经元的位置，并采用竞争性赫布学习(CHL)来进行连接。 为了使主脚本(gng_lax.m)正常运行，需要先使用相应的数据生成器选择并创建流形（即数据）。欲获取有关竞争性学习方法系列的详细报告，请参阅相关文献。[1] Fritzke B. A Growing Neural Gas Network Learns Topologies，《神经信息处理系统进展》第7卷，麻省理工学院出版社, 1995年；[2] Fritzke B.一些竞争性学习方法, 1997年。
     
  • 无监督学习的应用与方法
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    无监督学习是指机器在没有明确指导的情况下从大量未标记数据中自主发现模式和结构。本课程涵盖无监督学习的各种应用及其核心算法，包括聚类、降维以及自编码器等技术，并探讨其在大数据分析中的作用。 无监督学习是机器学习中的一个重要分支，在诸如机器学习、数据挖掘、生物医学大数据分析以及数据科学等领域具有重要的地位。本书详细介绍了作者在无监督学习领域的研究成果，包括次胜者受罚竞争学习算法、K-means学习算法、K-medoids学习算法、密度学习算法和谱图聚类算法；最后还探讨了这些方法在基因选择与疾病诊断中的应用。
     
  • 关于图像分类的最新技术综述：21种半监督、自监督及无监督学习方法的比较研究.pdf
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    本文为一篇全面的技术综述，探讨了当前图像分类领域内21种半监督、自监督以及无监督学习方法，并对其进行了深入的比较分析。 图像分类是计算机视觉中的基本任务之一，深度学习的发展使得该技术日益完善。近期自监督学习与预训练技术的进步为图像分类带来了新的变革。本段落综述了在实际应用中面对少标签小样本等挑战时，关于自监督、半监督和无监督方法的最新进展，非常值得一读。
     
  • 监督学习、无监督学习及强化学习
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    本课程全面介绍机器学习的核心领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念、算法原理及其应用实践。 监督学习、无监督学习与强化学习是机器学习的三种主要类型。监督学习涉及使用标记的数据集进行训练，以预测未来的输出；无监督学习则处理没有标签的数据，旨在发现数据中的结构或模式；而强化学习通过智能体在环境中的互动来优化策略，通常用于解决决策问题。
     
  • 半监督学习方法
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    简介：半监督学习方法是指利用大量未标记数据和少量标记数据进行训练的学习算法，旨在提升模型性能与减少标注成本。 Semi-Supervised Learning是一种机器学习方法，它结合了有标签数据和无标签数据来训练模型。这种方法在只有少量标记样本的情况下尤其有用，可以通过利用大量未标记的数据来提高模型的性能和泛化能力。通过这种方式，半监督学习能够在资源有限的情况下有效提升算法的学习效果。
     
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    本资源为Spiking神经网络（SNN）相关资料合集，包含多种关于脉冲神经网络的研究文献、代码示例及教程，适合学习与研究。 ### Spiking Neural Networks (SNN) 深度解析 **一、简介** Spiking Neural Networks（SNN），又称脉冲神经网络，是生物神经网络的一种模拟方式，它通过模仿大脑中神经元的活动模式来工作，即利用尖峰或脉冲进行信息传递。与传统的Artificial Neural Networks (ANNs)相比，SNN在计算模型上更接近于真实的大脑运作机制，并且具有更高的能效和处理时间序列数据的能力。 **二、SNN的工作原理** 1. **神经元模型**：SNN的基本单元是“神经元”，它会接收来自其他神经元的输入脉冲，在积累到一定阈值时释放一个脉冲。这种模型通常基于LIF（Leaky Integrate-and-Fire）或HH（Hodgkin-Huxley）模型。 2. **脉冲编码**：SNN的信息编码方式独特，不是连续数值而是离散的脉冲序列。通过调节脉冲频率、时间和间隔来表示不同的信息内容。 3. **时间依赖性**：由于信息是通过脉冲传递的，因此SNN对时间敏感，并能够捕捉输入数据的时间序列特征。 4. **能量效率**：与ANN中所有神经元同时计算不同的是，只有在有脉冲时SNN才会进行计算操作，这大大降低了计算资源的需求和能耗。 **三、SNN的应用** 1. **视觉处理**：由于其独特的优势，在图像识别及动态场景的实时数据处理方面展现了潜力。 2. **听觉处理**：同样地，它可以用于语音信号分析等领域中模拟人类耳朵对声音的反应机制来解析音频信息。 3. **生物医学应用**：凭借生物学基础优势，SNN在EEG（脑电图）、EMG（肌电图）等领域的生物医学信号处理方面具有潜在的应用价值。 4. **智能硬件**：由于其低能耗特性使得SNN成为物联网设备及边缘计算的理想选择之一。 **四、SNN的训练方法** 1. **转换方法**：将预先训练好的ANN权重转化为适用于SNN使用的参数，例如Bursting和Rate Coding技术。 2. **直接学习法**：包括反向传播算法以及脉冲时间依赖性突触可塑性（STDP）等在内的多种策略可以直接用于对SNN进行训练。 3. **混合方法**：结合转换与直接学习的优势来实现更加高效的模型构建过程。 **五、挑战与未来** 尽管SNN具备诸多优点，但当前仍面临诸如复杂度高和如何平衡准确性和效率等方面的难题。研究者们正致力于开发新的算法及硬件方案以解决这些问题，并推动SNN技术的广泛应用前景。展望未来，Spiking Neural Networks有望在机器学习、人工智能以及神经科学领域发挥更加重要的作用。 **总结** 作为一种模仿生物大脑工作机制的计算模型，SNN具有独特的时间编码特性和高能效优势，在处理时间序列数据、医疗信号分析和低能耗设备等方面展现出巨大潜力。尽管目前仍存在一些挑战，但持续的研究进展正不断推动着这一技术边界的发展，并预示了其未来应用前景的美好蓝图。
     
  • Fourier Neural Operator：利用傅立叶变换学习微分方程的算子
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    Fourier Neural Operator通过应用傅里叶变换直接在频域内学习和表示偏微分方程的解算子，能够高效地处理各种参数化偏微分方程问题。 傅立叶神经算子的存储库包含了相关论文的代码，在这项研究工作中，我们提出了一种新的神经网络运算符，通过直接在傅里叶空间中对积分内核进行参数化来实现高效且富有表现力的设计。我们在Burgers方程、Darcy流和Navier-Stokes方程（包括湍流状态）上进行了实验测试。与现有的神经网络方法相比，我们的傅立叶神经算子展现了卓越的性能，并且在速度方面比传统的PDE求解器快了三个数量级。 代码存储库中的脚本采用简单的形式编写，每个脚本都是独立运行的程序。 - `fourier_1d.py` 文件处理一维问题（例如第5.1节中讨论的时间无关Burgers方程）； - `fourier_2d.py` 文件解决二维问题（如在第5.2节里提到的Darcy流）； - 而`fourier_2d_time.py` 则处理时间相关的二维问题，例如第五部分第三节中讨论的Navier-Stokes方程。
     
  • 无监督学习实战入门 使用Python进行无监督学习实践
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    本书为初学者提供了使用Python进行无监督学习的实用指南，通过丰富的实例讲解了如何应用聚类、降维等技术解决实际问题。 Hands-On Unsupervised Learning Using Python is a guide on how to build applied machine learning solutions from unlabeled data, authored by Ankur A. Patel.
     
  • 基于EEG的情绪识别利用无监督深度特征学习
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    本研究探讨了通过无监督深度学习技术从EEG信号中提取情绪相关特征的方法，以实现更准确、高效的情绪识别。 基于EEG的情绪识别采用无监督深度特征学习方法。
     
  • 利用 Spiking Neural Networks (SNN) 在 PyTorch 中进行深度学习
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    本项目探讨了如何在PyTorch框架下使用脉冲神经网络(SNN)，实现高效的深度学习模型开发与训练。通过模拟人脑处理信息的方式，旨在提升计算效率和模型性能。 Norse 利用仿生神经组件的优势，这些组件是稀疏且由事件驱动的——这与人工神经网络有根本区别。通过扩展 PyTorch 的原语，Norse 提供了两个主要优势：基于 PyTorch 和深度学习兼容的脉冲神经网络组件的现代、经过验证的基础架构。