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自組織增量學習神經網絡SOINN（self-organizing mcremental neural network）是一種基于競爭學習的兩層神經網絡，用于在沒有先驗知識的情況下對動態輸入數據進行在線聚類和拓撲表示，同時對噪音數據具有較強的魯棒性．SOINN的增量性，使得它能夠發現數據流中出現的新模式并進行學習，同時不影響之前學習的結果．因此，SOINN能夠作為一種通用的學習算法應用于各類非監督學習問題中，對SOINN的模型和算法進行相應的調整，可以使其適用于監督學習、聯想記憶、基于模式的推理、流形學習等多種學習場景中．SOINN已經在許多領域得到了應用，包括機器人智能、計算機視覺、專家系統、異常檢測等。
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