Обмен технологиями

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

1. Введение в обучение сети LVQ для классификации входных векторов.

1. Введение

LVQ (Векторное квантование ближайшего соседа) — это простая, но эффективная модель нейронной сети для классификации входных векторов. Сеть LVQ представляет различные категории, изучая набор векторов-прототипов (также называемых векторами кода или ссылочными векторами).

В процессе обучения сети LVQ сеть проходит каждую выборку в наборе обучающих данных и обновляет вес вектора-прототипа на основе расстояния до вектора-прототипа, ближайшего к выборке. Когда сеть сходится, векторы-прототипы будут распределяться во входном пространстве, образуя «кластеры» разных категорий.

Во время классификации входная выборка сравнивается с каждым вектором-прототипом, а в качестве выходного результата выбирается категория, представленная ближайшим к нему вектором-прототипом. Таким образом, сеть LVQ может эффективно классифицировать входные векторы.

В целом процесс обучения сети LVQ прост и понятен и хорошо справляется с различными задачами классификации. Поэтому он широко используется в распознавании образов, интеллектуальном анализе данных и других областях.

2) Принцип классификации входных векторов

Процесс обучения сети LVQ (векторное квантование ближайшего соседа) основан на принципе корректировки векторов-прототипов для классификации входных векторов. Ниже показано, как сеть LVQ обучается классификации входных векторов:

1. Инициализируйте вектор-прототип: Во-первых, сети LVQ необходимо инициализировать набор векторов-прототипов, каждый вектор-прототип представляет категорию. Эти векторы-прототипы могут быть выбраны случайным образом или получены с использованием некоторого алгоритма кластеризации.

2. Процесс обучения: Сеть LVQ перебирает каждую выборку в наборе обучающих данных. Для каждого образца сеть LVQ вычисляет расстояние между образцом и каждым вектором-прототипом, обычно используя евклидово расстояние или другие методы измерения расстояния.

3. Выбор ближайшего соседа: Найдите вектор-прототип, ближайший к входной выборке, то есть вектор-прототип ближайшего соседа. Этот процесс часто называют «конкуренцией».

4. Обновить вектор прототипа : на основе категории вектора-прототипа ближайшего соседа и истинной категории входной выборки сеть LVQ будет корректировать вес вектора-прототипа ближайшего соседа. В общем, если категория, представленная вектором-прототипом ближайшего соседа, совпадает с истинной категорией входной выборки, вес вектора-прототипа корректируется в направлении входной выборки, в противном случае вес вектора-прототипа равен; отрегулировано в направлении от входного образца.

5. конвергенция: Повторяйте вышеуказанные шаги до тех пор, пока вектор-прототип сети LVQ не перестанет существенно меняться, что указывает на то, что сеть сошлась. В это время векторы-прототипы образуют кластеры разных категорий, а входные векторы можно классифицировать.

Постоянно корректируя вес вектора-прототипа, сеть LVQ может постепенно изучать и корректировать границы каждой категории в процессе обучения, тем самым достигая точной классификации входных векторов. Обучение сети LVQ основано на выборе ближайшего соседа.