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1. 入力ベクトルを分類するための LVQ ネットワーク トレーニングの概要

1 はじめに

LVQ (最近傍ベクトル量子化) は、入力ベクトルを分類するためのシンプルかつ効果的なニューラル ネットワーク モデルです。 LVQ ネットワークは、プロトタイプ ベクトル (コード ベクトルまたは参照ベクトルとも呼ばれます) のセットを学習することによって、さまざまなカテゴリを表します。

LVQ ネットワークのトレーニング プロセス中、ネットワークはトレーニング データ セット内の各サンプルを走査し、サンプルに最も近いプロトタイプ ベクトルまでの距離に基づいてプロトタイプ ベクトルの重みを更新します。ネットワークが収束すると、プロトタイプ ベクトルが入力空間に分散され、さまざまなカテゴリの「クラスター」が形成されます。

分類中に、入力サンプルが各プロトタイプ ベクトルと比較され、それに最も近いプロトタイプ ベクトルによって表されるカテゴリが出力結果として選択されます。このようにして、LVQ ネットワークは入力ベクトルを効果的に分類できます。

一般に、LVQ ネットワークのトレーニング プロセスはシンプルで理解しやすく、さまざまな分類問題の処理に優れているため、パターン認識、データ マイニングなどの分野で広く使用されています。

2) 入力ベクトルの分類原理

LVQ (最近傍ベクトル量子化) ネットワーク トレーニング プロセスは、プロトタイプ ベクトルを調整して入力ベクトルを分類するという原理に基づいています。以下は、入力ベクトルを分類するために LVQ ネットワークがトレーニングされる方法です。

1. プロトタイプ ベクトルを初期化します。まず、LVQ ネットワークは一連のプロトタイプ ベクトルを初期化する必要があります。各プロトタイプ ベクトルはカテゴリを表します。これらのプロトタイプ ベクトルは、ランダムに選択することも、何らかのクラスタリング アルゴリズムを使用して取得することもできます。

2. トレーニングプロセス: LVQ ネットワークは、トレーニング データ セット内のすべてのサンプルを反復処理します。 LVQ ネットワークは、サンプルごとに、一般にユークリッド距離またはその他の距離測定方法を使用して、サンプルと各プロトタイプ ベクトルの間の距離を計算します。

3. 最近傍の選択:入力サンプルに最も近いプロトタイプ ベクトル、つまり最近傍プロトタイプ ベクトルを見つけます。このプロセスは、しばしば「競争」と呼ばれます。

4. プロトタイプ ベクトルを更新する : 最近傍プロトタイプ ベクトルのカテゴリと入力サンプルの真のカテゴリに基づいて、LVQ ネットワークは最近傍プロトタイプ ベクトルの重みを調整します。一般に、最近傍プロトタイプ ベクトルによって表されるカテゴリが入力サンプルの真のカテゴリと同じである場合、プロトタイプ ベクトルの重みは入力サンプルの方向に調整されます。そうでない場合、プロトタイプ ベクトルの重みは調整されます。入力サンプルから遠ざかる方向に調整します。

5. 収束： LVQ ネットワークのプロトタイプ ベクトルが大きく変化しなくなり、ネットワークが収束したことが示されるまで、上記の手順を繰り返します。このとき、プロトタイプ ベクトルは異なるカテゴリのクラスターを形成し、入力ベクトルを分類できます。

プロトタイプ ベクトルの重みを継続的に調整することで、LVQ ネットワークはトレーニング プロセス中に各カテゴリの境界を徐々に学習して調整できるため、入力ベクトルの正確な分類が実現します。 LVQ ネットワーク トレーニングは最近傍選択に基づいています