自組織對映的主要目的是將任意維數的輸入訊號模式轉變為一維或二維的離散對映，並且以拓撲有序的方式自適應實現這個變換。
合作
獲勝神經元決定興奮神經元的拓撲領域的空間位置，從而提供這樣的相鄰神經元之間的合作。
競爭
對每個輸入模式，網路中的神經元計算它們各自的判別函式的值，這個判別函式為神經元之間的競爭提供基礎。具有判別函式最大值的特定神經元成為競爭的勝利者。
突觸調節
最後的這一機制使興奮神經元通過對它們突觸權值的適當調節以增加它們關於該輸入模式的判別函式值。所做的調節使獲勝神經元對以後相似輸入模式的響應增強。
2.1 競爭過程令m
mm表示輸入資料空間的維數。從輸入空間中隨機選擇輸入模式記為：
x =[
x1,x
2,..
.,xm
]t
x=[x_1,x_2,...,x_m]^t
x=[x1
,x2
,...
,xm
]t網路中每個神經元的突觸權值向量和輸入空間的維數相同。神經元的突觸權值向量記為：
w j=
[wj1
,wj2
,...
wjm]
t,j=
1,2,
3,..
.l
w_j = [w_,w_,...w_]^t,j=1,2,3,...l
wj=[w
j1,
wj2
,...
wjm
]t,j
=1,2
,3,.
..ll
ll為網路中神經元的總數，為了找到輸入向量x
xx與突觸權值向量w
jw_j
wj的最佳匹配，對j=1
,2，.
..,l
j=1,2，...,l
j=1,2，
...,
l比較內積wjt
xw_j^tx
wjt
x並選擇最大者。通過選擇具有最大內積wjt
xw_j^tx
wjt
x，決定興奮神經元的拓撲領域中心位置。
2.2 合作過程
獲勝神經元位於合作神經元的拓撲鄰域的中心。
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