Κοινή χρήση τεχνολογίας

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

1. Εισαγωγή στην εκπαίδευση δικτύου LVQ για την ταξινόμηση των διανυσμάτων εισόδου

1. Εισαγωγή

Το LVQ (Nearest Neighbor Vector Quantization) είναι ένα απλό αλλά αποτελεσματικό μοντέλο νευρωνικών δικτύων για την ταξινόμηση των διανυσμάτων εισόδου. Το δίκτυο LVQ αντιπροσωπεύει διαφορετικές κατηγορίες μαθαίνοντας ένα σύνολο πρωτότυπων διανυσμάτων (ονομάζονται επίσης διανύσματα κώδικα ή διανύσματα αναφοράς).

Κατά τη διαδικασία εκπαίδευσης δικτύου LVQ, το δίκτυο διασχίζει κάθε δείγμα στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης και ενημερώνει το βάρος του πρωτοτύπου διανύσματος με βάση την απόσταση από το διάνυσμα πρωτοτύπου που βρίσκεται πλησιέστερα στο δείγμα. Όταν το δίκτυο συγκλίνει, τα πρωτότυπα διανύσματα θα κατανεμηθούν στον χώρο εισόδου, σχηματίζοντας «συστάδες» διαφορετικών κατηγοριών.

Κατά την ταξινόμηση, το δείγμα εισόδου συγκρίνεται με κάθε διάνυσμα πρωτοτύπου και η κατηγορία που αντιπροσωπεύεται από το πρωτότυπο διάνυσμα που βρίσκεται πλησιέστερα σε αυτό επιλέγεται ως αποτέλεσμα εξόδου. Με αυτόν τον τρόπο, το δίκτυο LVQ μπορεί να ταξινομήσει αποτελεσματικά τα διανύσματα εισόδου.

Γενικά, η διαδικασία εκπαίδευσης του δικτύου LVQ είναι απλή και κατανοητή και αποδίδει καλά στον χειρισμό διαφόρων προβλημάτων ταξινόμησης, επομένως, χρησιμοποιείται ευρέως στην αναγνώριση προτύπων, στην εξόρυξη δεδομένων και σε άλλα πεδία.

2) Αρχή ταξινόμησης διανυσμάτων εισόδου

Η διαδικασία εκπαίδευσης δικτύου LVQ (πλησιέστερη κβαντοποίηση διανυσμάτων) βασίζεται στην αρχή της προσαρμογής των πρωτοτύπων διανυσμάτων για την ταξινόμηση των διανυσμάτων εισόδου. Ακολουθεί ο τρόπος με τον οποίο εκπαιδεύεται το δίκτυο LVQ για την ταξινόμηση των διανυσμάτων εισόδου:

1. Αρχικοποιήστε το πρωτότυπο διάνυσμα: Πρώτον, το δίκτυο LVQ πρέπει να προετοιμάσει ένα σύνολο διανυσμάτων πρωτοτύπων, κάθε πρωτότυπο διάνυσμα αντιπροσωπεύει μια κατηγορία. Αυτά τα πρωτότυπα διανύσματα μπορούν να επιλεγούν τυχαία ή να ληφθούν χρησιμοποιώντας κάποιο αλγόριθμο ομαδοποίησης.

2. Εκπαιδευτική διαδικασία: Το δίκτυο LVQ επαναλαμβάνεται μέσω κάθε δείγματος στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης. Για κάθε δείγμα, το δίκτυο LVQ υπολογίζει την απόσταση μεταξύ του δείγματος και κάθε πρωτοτύπου διανύσματος, χρησιμοποιώντας γενικά την Ευκλείδεια απόσταση ή άλλες μεθόδους μέτρησης της απόστασης.

3. Επιλογή πλησιέστερου γείτονα: Βρείτε το πρωτότυπο διάνυσμα που βρίσκεται πλησιέστερα στο δείγμα εισόδου, δηλαδή το διάνυσμα πρωτοτύπου πλησιέστερου γείτονα. Αυτή η διαδικασία ονομάζεται συχνά «ανταγωνισμός».

4. Ενημέρωση πρωτοτύπου διάνυσμα : Με βάση την κατηγορία του διανύσματος πρωτοτύπου πλησιέστερου γείτονα και την πραγματική κατηγορία του δείγματος εισόδου, το δίκτυο LVQ θα προσαρμόσει το βάρος του διανύσματος πρωτοτύπου πλησιέστερου γείτονα. Γενικά, εάν η κατηγορία που αντιπροσωπεύεται από το διάνυσμα πρωτοτύπου πλησιέστερου γείτονα είναι η ίδια με την πραγματική κατηγορία του δείγματος εισόδου, το βάρος του πρωτοτύπου διανύσματος ρυθμίζεται προς την κατεύθυνση του δείγματος εισόδου, διαφορετικά, το βάρος του πρωτοτύπου διανύσματος είναι ρυθμίζεται προς την κατεύθυνση μακριά από το δείγμα εισόδου.

5. σύγκλιση: Επαναλάβετε τα παραπάνω βήματα έως ότου το πρωτότυπο διάνυσμα του δικτύου LVQ δεν αλλάζει πλέον σημαντικά, υποδεικνύοντας ότι το δίκτυο έχει συγκλίνει. Αυτή τη στιγμή, τα πρωτότυπα διανύσματα θα σχηματίσουν συστάδες διαφορετικών κατηγοριών και τα διανύσματα εισόδου μπορούν να ταξινομηθούν.

Με τη συνεχή προσαρμογή του βάρους του πρωτοτύπου διανύσματος, το δίκτυο LVQ μπορεί σταδιακά να μάθει και να προσαρμόσει τα όρια κάθε κατηγορίας κατά τη διάρκεια της εκπαιδευτικής διαδικασίας, επιτυγχάνοντας έτσι ακριβή ταξινόμηση των διανυσμάτων εισόδου. Η εκπαίδευση δικτύου LVQ βασίζεται στην επιλογή του πλησιέστερου γείτονα