Berbagi teknologi

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

1. Pelatihan pengenalan jaringan LVQ untuk mengklasifikasikan vektor masukan

1. Perkenalan

LVQ (Nearest Neighbor Vector Quantization) adalah model jaringan saraf yang sederhana namun efektif untuk mengklasifikasikan vektor masukan. Jaringan LVQ mewakili berbagai kategori dengan mempelajari sekumpulan vektor prototipe (juga disebut vektor kode atau vektor referensi).

Selama proses pelatihan jaringan LVQ, jaringan melintasi setiap sampel dalam kumpulan data pelatihan dan memperbarui bobot vektor prototipe berdasarkan jarak ke vektor prototipe yang paling dekat dengan sampel. Ketika jaringan menyatu, vektor prototipe akan didistribusikan di ruang masukan, membentuk "cluster" dengan kategori berbeda.

Selama klasifikasi, sampel masukan dibandingkan dengan setiap vektor prototipe, dan kategori yang diwakili oleh vektor prototipe yang paling dekat dipilih sebagai hasil keluaran. Dengan cara ini, jaringan LVQ dapat secara efektif mengklasifikasikan vektor masukan.

Secara umum, proses pelatihan jaringan LVQ sederhana dan mudah dipahami, serta berfungsi dengan baik dalam menangani berbagai masalah klasifikasi, sehingga banyak digunakan dalam pengenalan pola, penambangan data, dan bidang lainnya.

2) Prinsip pengklasifikasian vektor masukan

Proses pelatihan jaringan LVQ (nearest neighbour vector quantization) didasarkan pada prinsip penyesuaian vektor prototipe untuk mengklasifikasikan vektor masukan. Berikut ini adalah cara jaringan LVQ dilatih untuk mengklasifikasikan vektor masukan:

1. Inisialisasi vektor prototipe: Pertama, jaringan LVQ perlu menginisialisasi sekumpulan vektor prototipe, setiap vektor prototipe mewakili suatu kategori. Vektor prototipe ini dapat dipilih secara acak atau diperoleh dengan menggunakan beberapa algoritma pengelompokan.

2. Proses pelatihan: Jaringan LVQ melakukan iterasi melalui setiap sampel dalam kumpulan data pelatihan. Untuk setiap sampel, jaringan LVQ menghitung jarak antara sampel dan setiap vektor prototipe, umumnya menggunakan jarak Euclidean atau metode pengukuran jarak lainnya.

3. Pilihan tetangga terdekat: Temukan vektor prototipe yang paling dekat dengan sampel masukan, yaitu vektor prototipe tetangga terdekat. Proses ini sering disebut “kompetisi”.

4. Perbarui vektor prototipe : Berdasarkan kategori vektor prototipe tetangga terdekat dan kategori sebenarnya dari sampel masukan, jaringan LVQ akan menyesuaikan bobot vektor prototipe tetangga terdekat. Secara umum, jika kategori yang diwakili oleh vektor prototipe tetangga terdekat sama dengan kategori sebenarnya dari sampel masukan, maka bobot vektor prototipe disesuaikan dengan arah sampel masukan; disesuaikan dengan arah menjauhi sampel masukan.

5. konvergensi: Ulangi langkah di atas hingga vektor prototipe jaringan LVQ tidak lagi berubah secara signifikan, yang menunjukkan bahwa jaringan telah konvergen. Pada saat ini, vektor prototipe akan membentuk kelompok dengan kategori berbeda, dan vektor masukan dapat diklasifikasikan.

Dengan terus menyesuaikan bobot vektor prototipe, jaringan LVQ dapat secara bertahap mempelajari dan menyesuaikan batasan setiap kategori selama proses pelatihan, sehingga mencapai klasifikasi vektor masukan yang akurat. Pelatihan jaringan LVQ didasarkan pada pemilihan tetangga terdekat