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1. Introdução ao treinamento de rede LVQ para classificar vetores de entrada

1. Introdução

LVQ (Nearest Neighbour Vector Quantization) é um modelo de rede neural simples, mas eficaz para classificar vetores de entrada. A rede LVQ representa diferentes categorias aprendendo um conjunto de vetores protótipos (também chamados de vetores de código ou vetores de referência).

Durante o processo de treinamento da rede LVQ, a rede percorre cada amostra no conjunto de dados de treinamento e atualiza o peso do vetor protótipo com base na distância até o vetor protótipo mais próximo da amostra. Quando a rede convergir, os vetores protótipos serão distribuídos no espaço de entrada, formando “clusters” de diferentes categorias.

Durante a classificação, a amostra de entrada é comparada com cada vetor protótipo, e a categoria representada pelo vetor protótipo mais próximo dela é selecionada como resultado de saída. Desta forma, a rede LVQ pode classificar efetivamente os vetores de entrada.

Em geral, o processo de treinamento da rede LVQ é simples e fácil de entender e tem um bom desempenho no tratamento de vários problemas de classificação. Portanto, é amplamente utilizado em reconhecimento de padrões, mineração de dados e outros campos.

2) Princípio de classificação de vetores de entrada

O processo de treinamento da rede LVQ (quantização de vetores vizinhos mais próximos) é baseado no princípio de ajuste de vetores protótipos para classificar vetores de entrada. Veja a seguir como a rede LVQ é treinada para classificar vetores de entrada:

1. Inicialize o vetor de protótipo: Primeiro, a rede LVQ precisa inicializar um conjunto de vetores protótipos, cada vetor protótipo representa uma categoria. Esses vetores protótipos podem ser selecionados aleatoriamente ou obtidos usando algum algoritmo de agrupamento.

2. Processo de treinamento: A rede LVQ itera em cada amostra do conjunto de dados de treinamento. Para cada amostra, a rede LVQ calcula a distância entre a amostra e cada vetor protótipo, geralmente usando a distância euclidiana ou outros métodos de medição de distância.

3. Seleção do vizinho mais próximo: Encontre o vetor protótipo mais próximo da amostra de entrada, ou seja, o vetor protótipo vizinho mais próximo. Esse processo costuma ser chamado de “competição”.

4. Atualizar vetor de protótipo : Com base na categoria do vetor protótipo do vizinho mais próximo e na categoria verdadeira da amostra de entrada, a rede LVQ ajustará o peso do vetor protótipo do vizinho mais próximo. Em geral, se a categoria representada pelo vetor protótipo vizinho mais próximo for igual à categoria verdadeira da amostra de entrada, o peso do vetor protótipo é ajustado na direção da amostra de entrada, caso contrário, o peso do vetor protótipo é; ajustado na direção oposta à amostra de entrada.

5. convergência: Repita as etapas acima até que o vetor protótipo da rede LVQ não mude mais significativamente, indicando que a rede convergiu. Neste momento, os vetores protótipos formarão agrupamentos de diferentes categorias e os vetores de entrada poderão ser classificados.

Ao ajustar continuamente o peso do vetor protótipo, a rede LVQ pode aprender e ajustar gradualmente os limites de cada categoria durante o processo de treinamento, alcançando assim uma classificação precisa dos vetores de entrada. O treinamento da rede LVQ é baseado na seleção do vizinho mais próximo