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1. Introduzione alla formazione sulle reti LVQ per classificare i vettori di input

1. Introduzione

LVQ (Nearest Neighbor Vector Quantization) è un modello di rete neurale semplice ma efficace per classificare i vettori di input. La rete LVQ rappresenta diverse categorie apprendendo una serie di vettori prototipo (chiamati anche vettori di codice o vettori di riferimento).

Durante il processo di addestramento della rete LVQ, la rete attraversa ciascun campione nel set di dati di addestramento e aggiorna il peso del vettore prototipo in base alla distanza dal vettore prototipo più vicino al campione. Quando la rete converge, i vettori prototipo verranno distribuiti nello spazio di input, formando "cluster" di diverse categorie.

Durante la classificazione, il campione di input viene confrontato con ciascun vettore prototipo e la categoria rappresentata dal vettore prototipo più vicino ad esso viene selezionata come risultato di output. In questo modo, la rete LVQ può classificare efficacemente i vettori di input.

In generale, il processo di formazione della rete LVQ è semplice e facile da comprendere e funziona bene nella gestione di vari problemi di classificazione, pertanto è ampiamente utilizzato nel riconoscimento di modelli, nel data mining e in altri campi.

2) Principio di classificazione dei vettori di input

Il processo di addestramento della rete LVQ (nearest neighbor vector quantization) si basa sul principio di adattamento dei vettori prototipo per classificare i vettori di input. Di seguito è riportato il modo in cui la rete LVQ viene addestrata a classificare i vettori di input:

1. Inizializza il vettore prototipo: Innanzitutto, la rete LVQ deve inizializzare una serie di vettori prototipo, ciascun vettore prototipo rappresenta una categoria. Questi vettori prototipo possono essere selezionati casualmente o ottenuti utilizzando un algoritmo di clustering.

2. Processo di formazione: La rete LVQ esegue l'iterazione di ogni campione nel set di dati di addestramento. Per ciascun campione, la rete LVQ calcola la distanza tra il campione e ciascun vettore prototipo, generalmente utilizzando la distanza euclidea o altri metodi di misurazione della distanza.

3. Selezione del vicino più vicino: Trova il vettore prototipo più vicino al campione di input, ovvero il vettore prototipo più vicino. Questo processo è spesso chiamato "concorrenza".

4. Aggiorna il vettore prototipo : In base alla categoria del vettore prototipo del vicino più vicino e alla categoria reale del campione di input, la rete LVQ regolerà il peso del vettore prototipo del vicino più vicino. In generale, se la categoria rappresentata dal vettore prototipo del vicino più vicino è la stessa della vera categoria del campione di input, il peso del vettore prototipo viene regolato nella direzione del campione di input, altrimenti lo è il peso del vettore prototipo; regolato nella direzione opposta al campione di input.

5. convergenza: Ripetere i passaggi precedenti finché il vettore prototipo della rete LVQ non cambia più in modo significativo, indicando che la rete è convergente. A questo punto, i vettori prototipo formeranno gruppi di diverse categorie e i vettori di input potranno essere classificati.

Regolando continuamente il peso del vettore prototipo, la rete LVQ può gradualmente apprendere e adattare i confini di ciascuna categoria durante il processo di formazione, ottenendo così una classificazione accurata dei vettori di input. La formazione della rete LVQ si basa sulla selezione del vicino più vicino