Partage de technologie

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1. Introduction à la formation réseau LVQ pour classer les vecteurs d'entrée

1. Introduction

LVQ (Nearest Neighbour Vector Quantization) est un modèle de réseau neuronal simple mais efficace pour classer les vecteurs d'entrée. Le réseau LVQ représente différentes catégories en apprenant un ensemble de vecteurs prototypes (également appelés vecteurs de code ou vecteurs de référence).

Au cours du processus de formation du réseau LVQ, le réseau parcourt chaque échantillon dans l'ensemble de données de formation et met à jour le poids du vecteur prototype en fonction de la distance par rapport au vecteur prototype le plus proche de l'échantillon. Lorsque le réseau converge, les vecteurs prototypes seront distribués dans l’espace d’entrée, formant des « clusters » de différentes catégories.

Lors de la classification, l'échantillon d'entrée est comparé à chaque vecteur prototype et la catégorie représentée par le vecteur prototype le plus proche est sélectionnée comme résultat de sortie. De cette manière, le réseau LVQ peut classer efficacement les vecteurs d'entrée.

En général, le processus de formation du réseau LVQ est simple et facile à comprendre, et il fonctionne bien dans la gestion de divers problèmes de classification. Il est donc largement utilisé dans la reconnaissance de formes, l'exploration de données et d'autres domaines.

2) Principe de classification des vecteurs d'entrée

Le processus de formation du réseau LVQ (quantification vectorielle du plus proche voisin) est basé sur le principe de l'ajustement des vecteurs prototypes pour classer les vecteurs d'entrée. Voici comment le réseau LVQ est formé pour classer les vecteurs d'entrée :

1. Initialisez le vecteur prototype : Premièrement, le réseau LVQ doit initialiser un ensemble de vecteurs prototypes, chaque vecteur prototype représentant une catégorie. Ces vecteurs prototypes peuvent être sélectionnés au hasard ou obtenus à l'aide d'un algorithme de clustering.

2. Processus de formation : Le réseau LVQ parcourt chaque échantillon de l'ensemble de données d'entraînement. Pour chaque échantillon, le réseau LVQ calcule la distance entre l'échantillon et chaque vecteur prototype, généralement en utilisant la distance euclidienne ou d'autres méthodes de mesure de distance.

3. Sélection du voisin le plus proche : Recherchez le vecteur prototype le plus proche de l'échantillon d'entrée, c'est-à-dire le vecteur prototype voisin le plus proche. Ce processus est souvent appelé « concurrence ».

4. Mettre à jour le vecteur prototype : En fonction de la catégorie du vecteur prototype voisin le plus proche et de la vraie catégorie de l'échantillon d'entrée, le réseau LVQ ajustera le poids du vecteur prototype voisin le plus proche. En général, si la catégorie représentée par le vecteur prototype voisin le plus proche est la même que la vraie catégorie de l'échantillon d'entrée, le poids du vecteur prototype est ajusté dans la direction de l'échantillon d'entrée ; ajusté dans la direction opposée à l’échantillon d’entrée.

5. convergence: Répétez les étapes ci-dessus jusqu'à ce que le vecteur prototype du réseau LVQ ne change plus de manière significative, indiquant que le réseau a convergé. À ce stade, les vecteurs prototypes formeront des groupes de différentes catégories et les vecteurs d'entrée pourront être classés.

En ajustant continuellement le poids du vecteur prototype, le réseau LVQ peut progressivement apprendre et ajuster les limites de chaque catégorie au cours du processus de formation, obtenant ainsi une classification précise des vecteurs d'entrée. La formation du réseau LVQ est basée sur la sélection du voisin le plus proche