SOM 神经网络

资 源 简 介

SOM 神经网络

详 情 说 明

自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督学习的神经网络模型，特别适合用于图像压缩任务。本文将介绍如何利用SOM实现高效的图像压缩，并达到较高的信噪比表现。

SOM网络通过竞争学习机制，能够自动将输入空间的数据映射到低维空间（通常是二维）的神经元网格上。在图像压缩应用中，该算法可以有效提取图像中的主要颜色特征，实现数据降维。

实现过程主要分为三个关键步骤：首先需要对原始图像进行预处理，将像素值归一化并构建训练样本；然后初始化SOM网络的权重矩阵，设置合适的学习率和邻域函数；最后通过迭代训练使网络收敛，生成压缩后的颜色码本。

实验部分可以通过对比不同压缩比下的图像质量来评估算法效果。关键指标包括峰值信噪比(PSNR)和压缩比。典型结果显示，SOM能在保持较高图像质量的同时实现10:1以上的压缩比。

这个项目非常适合作为神经网络课程的实践作业，既能深入理解SOM的工作原理，又能掌握图像处理的实际应用技巧。通过调整网络参数和训练策略，学生可以直观地观察压缩效果的变化，加深对神经网络性能影响因素的理解。