基于自组织神经网络的矢量量化编码

资 源 简 介

基于自组织神经网络的矢量量化编码

详 情 说 明

自组织神经网络（Self-Organizing Map, SOM）在矢量量化编码中扮演着重要角色，尤其是针对信号或图像的高效压缩任务。SOM的无监督竞争学习机制能够自动从输入数据中发现特征结构，最终生成一组具有代表性的码书向量，从而实现数据降维与压缩。

核心实现思路 网络初始化：构建二维或一维的竞争层神经元网络，每个神经元对应一个权重向量（即码本向量），初始值可采用随机生成或从训练样本中选取。 竞争学习阶段：对每个输入矢量，计算其与所有神经元权值的距离（如欧氏距离），选择距离最近的神经元作为获胜节点（Best Matching Unit, BMU）。 权值调整：根据邻域函数（如高斯函数）确定邻近神经元范围，更新获胜节点及其邻域内神经元的权值，使其向输入矢量方向移动。学习率和邻域半径随迭代次数衰减。 收敛生成码书：经过多次迭代后，网络权重将收敛为输入空间的典型模式，形成最终的矢量量化码书。

Matlab实现要点 可使用`selforgmap`函数快速构建SOM网络，或手动实现竞争学习逻辑； 邻域更新需结合网格拓扑（如`gridtop`或`hextop`）； 最终码书可用于后续编码阶段（如LBG算法进一步优化）。

应用扩展 该方法在图像压缩、语音信号处理中表现优异，其优势在于保持数据拓扑结构的同时显著降低存储需求。后续可结合深度学习进行分层特征量化。