自组织神经网络 (SONN)

自组织神经网络（Self-Organizing Neural Network，SONN）是一种用于无监督学习的神经网络。与传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）不同，SONN需要输入数据来自适应的改变神经网络结构和参数。

工作原理

SONN的计算由两个步骤组成：

1. 竞争

在输入数据被传输到网络中时，神经元之间会发生竞争，以决定哪个神经元最能代表输入数据。这个竞争通常基于神经元之间的欧几里德距离。

2. 协作

获胜的神经元和其它相邻的神经元会协作调整网络的权值和结构，以更好地表征输入数据。协作一般通过利用神经元之间的邻域联系来完成。

应用场景

SONN常用于分类、聚类、特征提取等无监督学习任务。

例如，在聚类问题中，每个输入数据可以看作一个向量，属于不同的类别。SONN可以通过竞争和协作调整网络结构和参数，将不属于同一类别的向量映射到不同的神经元上，从而实现聚类的目的。

代码示例

以下代码示例使用Python和Keras库实现一个简单的SONN，用于分类二维数据。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import Adam
import numpy as np

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_dim=2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001))

# 生成训练数据
X = np.random.rand(100, 2)
y = np.zeros((100, 1))
y[X[:, 0] + X[:, 1] > 1] = 1

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=500)

# 预测新数据
pred = model.predict(np.array([[0.5, 0.5]]))
print(pred)

在上面的代码示例中，我们首先定义一个具有2个输入神经元和4个输出神经元（即4个竞争神经元）的神经网络。然后我们使用二元交叉熵作为损失函数、Adam优化器作为优化算法来编译模型。

接下来，我们生成一些随机的二维数据，并使用一条直线来将它们分为不同的类别。我们将不同类别的数据分别用0和1表示，并使用这些数据来训练我们的SONN。我们设置训练次数为500次。

最后，我们使用训练好的模型来预测一个新数据的类别。在这个例子中，我们尝试预测一个点（0.5,0.5）的类别。