Ce este învățarea cuantificării vectorilor (lvq)? - definiție din techopedia

Definiție - Ce înseamnă cuantificarea vectorului de învățare (LVQ)?

Cuantificarea vectorului de învățare (LVQ) este un algoritm care este un tip de rețele neuronale artificiale și folosește calculul neural. Mai pe larg, se poate spune că este un tip de inteligență computațională. Acest algoritm are o abordare competitivă, câștigător-ia-toate pentru învățare și este, de asemenea, legat de alți algoritmi de rețea neuronală, precum Perceptron și propagarea înapoi. Algoritmul LVQ permite alegerea numărului de instanțe de instruire pe care trebuie să le urmeze și apoi învață despre cum arată acele cazuri. LVQ a fost inventat de Teuvo Kohonen și este legat de algoritmul vecin k-cel mai apropiat.

Techopedia explică învățarea cuantificării vectorului (LVQ)

Obiectivul de bază al învățării cuantificării vectorilor în ceea ce privește procesarea informațiilor este de a pregăti, în domeniul eșantioanelor de date observate, un set de vectori de coduri. Mai departe, acești vectori sunt apoi folosiți pentru clasificarea vectorilor nevăzuți. Inițial, un grup aleator de vectori este compus și apoi sunt expuși la probe de antrenament. În ceea ce privește angajarea unei strategii câștigătoare, se alege unul sau cei care sunt cei mai mulți vectori similari cu modelul de intrare dat. Acestea sunt apoi reglate astfel încât să fie mai aproape de vectorul de intrare sau, uneori, mai departe de alergare. La repetarea acestui proces, rezultă o distribuție a vectorilor de coduri în spațiul de intrare care poate aproxima distribuția eșantioanelor care stau la baza setului de date de testare. Acest algoritm este utilizat pentru modelarea predictivă.