人工神经网络可以学会任何它可以表达的东西，就是说表达能力限制了学习能力 无导师学习（Unsupervised learning）：抽取输入样本的特征或统计规律，不必知道输入与输出的关系有导师学习（Supervised learning）：输入与输出构成pair，用输出来指...
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The self-organizing feature maps(SOFM) is an Unsupervised learning classification method, so the number of nodes of output layer should equaled approximately the modulus of object when we applicate SOFM.
研究采用的自组织特征映射网络属于无导师学习的训练方法,因此网络的输出结果要尽可能地接近地类的模数。
参考来源 - 基于SOFM和专家分类器的土地类型遥感分类研究The self-organizing feature maps(SOFM) is an Unsupervised learning classification method, so the number of nodes of output layer should equaled approximately the modulus of object when we applicate SOFM.
研究采用的自组织特征映射网络属于无导师学习的训练方法,因此网络的输出结果要尽可能地接近地类的模数。
参考来源 - 基于SOFM和专家分类器的土地类型遥感分类研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
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