通过均衡正交映射可视化和自组织多维数据

摘要

本系统提供模式数据的缩减维数映射。映射通过具有非线性神经元的普通单隐蔽层前馈神经网络来进行。按照本发明的一个方案，通过把输出信号的协方差矩阵缩减成对角矩阵或常数乘以单位矩阵的形式，该系统起均衡和组织较低维数输出信号的作用。本发明在相对“拓扑校正”的低维数近似中允许大批复杂多维数据可视化，以减小与类似目的的其它方法有关的随机性，同时保持高效率计算映射。

主权项

1.一种将多维模式数据组织成缩减维数的表达的系统，包括：由多个节点层组成的神经网络，所述多层包括：由多个输入节点组成的输入层，隐蔽层，和由多个非线性输出节点组成的输出层，其中，非线性输出节点的数量小于输入节点的数量；接收装置，将多维模式数据接收入神经网络的输入层中；输出装置，相应于接收的多维模式数据，对神经网络输出层的各输出节点产生输出信号；和训练装置，完成神经网络的训练，其中，训练装置包括通过把输出信号的协方差矩阵缩减成对角矩阵形式从而均衡和正交化输出节点的输出信号的装置。