神经网络模型训练数据原理

二、Hohonen模型原理 1.概述 SOM网络由输入层和竞争层组成。 输入层神经元数为N,竞争层由M=R×C神经元组成,构成一个二维平面阵列或一个一维阵列(R=1)。 输入层和竞争层之间实现全互连接。

  矢量网络分析 (VNA) 是最重要的射频和微波测量方法之一。 创远信科提供广泛的多功能、高性能网络分析仪（最高40GHz）和标准多端口解决方案。 创远信科的矢量网络分析仪非常适用于分析无源及有源器件，比如滤波器、放大器、混频器及多端口模块。 网络分析仪具有出色的射频特性以及丰富的分析功能，有助于用户快速评估重要参数。

输出层输出网络训练的结果矢量，输出矢量的维数应根据具体的应用要求来设计，在设计时，应尽可能减少系统的规模，使系统的复杂性减少。 如果网络用作识别器，则识别的类别神经元接近1，而其它神经元输出接近0。