竞争网络——Hamming网络

竞争网络属于一种回馈型网络，它们是以无指导学习算法为基础。在竞争学习中，神经网络的输出神经元互相竞争被激活的机会，且一次只能激活一个神经元。
以Hamming网络为代表的竞争网络有两个主要的特性：
1、计算了已存储的标准模式和输入模式之间的距离。
2、通过竞争来决定哪个神经元所代表的标准模式最接近输入。
在Hamming网络中，输出层神经元通过互相竞争以确定胜者。胜者将指出哪一种原型模式最能代表输入模式。这种竞争是通过在输出层神经元之间一组负连接（即逆向抑制）来实现的。
Hamming 网络由两层组成，第一层为前馈层，将输入向量与原型向量联系起来，权重矩阵

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