Technologieaustausch

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1. Einführung in das LVQ-Netzwerktraining zur Klassifizierung von Eingabevektoren

1. Einleitung

LVQ (Nearest Neighbor Vector Quantization) ist ein einfaches, aber effektives neuronales Netzwerkmodell zur Klassifizierung von Eingabevektoren. Das LVQ-Netzwerk stellt verschiedene Kategorien dar, indem es eine Reihe von Prototypvektoren (auch Codevektoren oder Referenzvektoren genannt) lernt.

Während des LVQ-Netzwerktrainingsprozesses durchläuft das Netzwerk jede Probe im Trainingsdatensatz und aktualisiert das Gewicht des Prototypvektors basierend auf der Entfernung zum Prototypvektor, der der Probe am nächsten liegt. Wenn das Netzwerk konvergiert, werden die Prototypvektoren im Eingaberaum verteilt und bilden „Cluster“ verschiedener Kategorien.

Während der Klassifizierung wird die Eingabestichprobe mit jedem Prototypvektor verglichen und die Kategorie, die durch den nächstgelegenen Prototypvektor dargestellt wird, wird als Ausgabeergebnis ausgewählt. Auf diese Weise kann das LVQ-Netzwerk Eingabevektoren effektiv klassifizieren.

Im Allgemeinen ist der LVQ-Netzwerktrainingsprozess einfach und leicht zu verstehen und eignet sich gut für die Bewältigung verschiedener Klassifizierungsprobleme. Daher wird er häufig in der Mustererkennung, beim Data Mining und in anderen Bereichen eingesetzt.

2) Prinzip der Klassifizierung von Eingabevektoren

Der LVQ-Netzwerktrainingsprozess (Nearest Neighbor Vector Quantization) basiert auf dem Prinzip der Anpassung von Prototypvektoren zur Klassifizierung von Eingabevektoren. Im Folgenden wird beschrieben, wie das LVQ-Netzwerk zur Klassifizierung von Eingabevektoren trainiert wird:

1. Initialisieren Sie den Prototypvektor: Zunächst muss das LVQ-Netzwerk einen Satz Prototypvektoren initialisieren, wobei jeder Prototypvektor eine Kategorie darstellt. Diese Prototypvektoren können zufällig ausgewählt oder mithilfe eines Clustering-Algorithmus erhalten werden.

2. Trainingsprozess: Das LVQ-Netzwerk durchläuft jede Stichprobe im Trainingsdatensatz. Für jede Probe berechnet das LVQ-Netzwerk den Abstand zwischen der Probe und jedem Prototypvektor, im Allgemeinen mithilfe der euklidischen Distanz oder anderer Distanzmessmethoden.

3. Auswahl des nächsten Nachbarn: Suchen Sie den Prototypvektor, der der Eingabeprobe am nächsten liegt, dh den Prototypvektor mit dem nächsten Nachbarn. Dieser Prozess wird oft als „Wettbewerb“ bezeichnet.

4. Prototypvektor aktualisieren : Basierend auf der Kategorie des Prototypvektors des nächsten Nachbarn und der wahren Kategorie der Eingabestichprobe passt das LVQ-Netzwerk das Gewicht des Prototypvektors des nächsten Nachbarn an. Wenn die durch den Prototypvektor des nächsten Nachbarn dargestellte Kategorie mit der wahren Kategorie der Eingabestichprobe übereinstimmt, wird das Gewicht des Prototypvektors im Allgemeinen in Richtung der Eingabestichprobe angepasst in der Richtung weg vom Eingabe-Sample angepasst.

5. Konvergenz: Wiederholen Sie die obigen Schritte, bis sich der Prototypvektor des LVQ-Netzwerks nicht mehr wesentlich ändert, was darauf hinweist, dass das Netzwerk konvergiert ist. Zu diesem Zeitpunkt bilden die Prototypvektoren Cluster verschiedener Kategorien, und die Eingabevektoren können klassifiziert werden.

Durch kontinuierliche Anpassung der Gewichtung des Prototypvektors kann das LVQ-Netzwerk während des Trainingsprozesses schrittweise lernen und die Grenzen jeder Kategorie anpassen, wodurch eine genaue Klassifizierung der Eingabevektoren erreicht wird. Das LVQ-Netzwerktraining basiert auf der Auswahl des nächsten Nachbarn