神经气体网络（NGN）和不断增长的神经气体网络（GNGN）实现（Matlab代码实现）

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🍁🥬🕒摘要🕒🥬🍁

有许多种类的神经网络已经应用于特征提取、聚类和分类。流行的方法包括用梯度下降训练的多层感知器（MLP）、标准的反向传播前馈神经网络、自动联想神经网络（AANN）和Kohonen的自组织映射（SOM）。大多数神经网络的关键在于构建隐藏层。AANN需要一个以上的隐藏层来表示非线性可分离问题。AANN提取的特征数量等于单个标准隐藏层中的节点数量。通常，该层保持较小以确保有效编码。MLP可以被视为在其隐藏层中实现特征空间的非线性投影。它们的构造必须使输入节点的数量与原始特征的数量（数据的维度）相匹配，而输出节点的数量则与模式类的数量相匹配。隐藏层中隐藏节点的数量和隐藏层的数量是特定的。

✨🔎⚡运行结果⚡🔎✨

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💂♨️👨‍🎓Matlab代码👨‍🎓♨️💂

clc;
clear;
close all;

%% Load Data

data = load('jain');
X = data.X;

%% Create and Train Neural Gas Network

params.N = 35;

params.MaxIt = 50;

params.tmax = 10000;

params.epsilon_initial = 0.4;
params.epsilon_final = 0.02;

params.lambda_initial = 5;
params.lambda_final = 0.5;

params.T_initial = 5;
params.T_final = 10;

net = NeuralGasNetwork(X, params, true);
 

📜📢🌈参考文献🌈📢📜

[1]颜延. 用于小样本人体传感数据机器学习的神经网络表征与拓扑印记分析机理研究[D].中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院),2020.DOI:10.27822/d.cnki.gszxj.2020.000172.