SOM - Self Organized Map，每个输入维度映射到所有输出节点，节点相互竞争打分——向量量化。PCA 和其他聚类方法可以看作是这个过程的简化特例。
SOM 中只有一个获胜节点。但是，当输入与两个已建立的“集群”非常相似时会发生什么？会不会发生第一个神经元以很小的优势战胜第二个神经元，但两者相距甚远？如果是这样，它不是也是非常有用的信息吗？
如果是这样，那么这意味着具有所有各种输出的整个激活模式将有助于对输入进行分类。
我问的原因是因为我正在考虑将 SOM 插入其他神经网络，然后再重新插入 SOM。并且在插入时，我想知道将整个晶格及其所有输出而不只是获胜节点结转是否安全。
我试过检查 SOM 的数学，在训练时它只考虑获胜的神经元，但似乎没有任何迹象表明如果使用新的输入，只有获胜节点对操作员很重要。